基于概率提升树的虹膜分割算法

• 作者: 周恺 苏娟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 虹膜分割 概率提升树 边缘检测 监督学习 轮廓提取
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 249-252,257
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.042

摘要

针对传统边缘检测算法无法自动提取虹膜边缘的问题,提出一种基于监督学习的边缘检测虹膜分割算法.提取边界点样本的多尺度Haar和Hog特征,以概率提升树作为训练框架训练出瞳孔、虹膜、眼皮的概率提升树分类模型,将测试样本输入概率提升树后输出边界点为真实虹膜边界的概率,并对分类输出的真实虹膜轮廓边界进行拟合,最终利用局部OTSU算法实现虹膜的精确分割.实验结果表明,与基于霍夫变换和活动轮廓模型的虹膜分割算法相比,该算法具有更少的测试时间和更低的分割错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏娟	湖南大学电气与信息工程学院	31	128	7.0	9.0
2	周恺	湖南大学电气与信息工程学院	23	267	6.0	16.0