基于眼底虹膜图像的身份特征优化识别仿真

• 作者: 周艳杰 马丽
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉传感器网络 识别 自适应识别
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 448-452
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3652字
• 语种: 中文

摘要

对身份特征进行优化识别,可以确定用户是否具有对某种资源的访问和使用权限,保证系统和数据的安全.在进行身份特征识别时,利用身份识别的特征需要具有标志性和排他性,并且需要终身不变,但是采用当前算法提取身份识别特征随着时间的推移会发生改变,存在拒识率较高的问题.提出一种采用眼底虹膜图像的身份特征识别优化算法.上述方法先采集眼底虹膜图像,对眼底虹膜图像进行预处理,利用Gabor滤波算法提取眼底虹膜图像特征,提取各个特征系数向量的最小l范数,对未知眼底虹膜图像的全局与局部特征,并对特征进行稀疏表示,改进了当前算法身份特征拒识率较高的问题.仿真结果表明,所提算法可以有效提升了身份特征识别的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	4	23	1.0	4.0
2	周艳杰	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	3	1	1.0	1.0