基于核主成分分析的虹膜识别方法  

An Algorithm for Recognizing Irises Based on Kernel Principle Component Analysis

作　　者：常卫东[1] 王正华[1] 张颜华[2] 刘完芳[3] 鄢喜爱[4] 

机构地区：[1]国防科学技术大学计算机学院,长沙410073 [2]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [3]湖南大学计算机与通讯学院,410083 [4]湖南公安高等专科学校,长沙410138

出　　处：《空军工程大学学报（自然科学版）》2007年第5期74-77,共4页Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(69933030);公安部应用创新计划资助项目(2006YYCXHNST024);湖南省公安厅2006年科研课题资助项目

摘　　要：提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。As an important member in biometrics technology, iris recognition can be performed widely in the application future and has a wide market development future, particularly in the security for certain place or resources. In this paper, a new algorithm for recognizing irises is proposed, which utilizes Kernel principle component analysis （KPCA） to extract iris texture feature and adopts competitive learning mechanism to recognize. Experiment results show that the algorithm is efficient and adaptable to environment. Therefore, it is of significant value in application.

关 键 词：虹膜识别 核主成分分析 竞争学习 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]