基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别

• 作者: 刘元宁 刘帅 朱晓冬 沈椿壮 郑少阁 陈一浩
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 虹膜识别 高斯拉普拉斯算子 自适应优化伽柏滤波 变异粒子群优化
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 1606-1613
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170605

摘要

为了抑制虹膜噪声并提高算法通用性,提出在虹膜识别中运用高斯拉普拉斯(Log)算子与自适应优化伽柏(Gabor)滤波.Log算子抑制虹膜噪声,40组频率和方向各不同的Gabor滤波提取虹膜特征,将特征转化为二进制特征编码.滤波参数用变异粒子群优化(MPSO)算法针对不同虹膜库进行自适应优化.通过计算虹膜间的汉明(Hamming)距离判定虹膜类别.与其他Gabor滤波和机器学习类算法相比,该算法可以有效抑制虹膜噪声干扰进而提高识别正确率,同时算法在多种虹膜库识别的通用性更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓冬		38	162	8.0	10.0
2	刘帅		48	150	6.0	10.0
3	刘元宁		39	150	7.0	9.0
4	陈一浩		1	0	0.0	0.0
5	郑少阁		1	0	0.0	0.0
6	沈椿壮		1	0	0.0	0.0