基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法  

Iris recognition method based on wavelet packet transformation and SVM

作　　者：孟爱国[1] 章登勇[1] 陈志坚[1] 李峰[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《计算机工程与设计》2006年第10期1769-1771,1774,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30123);湖南省教育厅科学研究项目(05C246)

摘　　要：提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法。用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配。实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果。An iris recognition method using wavelet packet transformation and SVM is presented. First wavelet packet transformation is used to decomposition normalized iris image for 2 levels, and every sub-band energy is calculated; Then the feature vectors with the highest energy values are regarded as wavelet basis features before they are input to SVM, in order to reduce the samples of SVM and improve veracity. At last, SVM is used to match iris features. The experiment indicates that the approach could provide a good result for the iris recognition.

关 键 词：小波包变换 归一化 支持向量机 模式匹配 虹膜识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]