基于稳定特征的虹膜分类算法  

Iris Classification Algorithm Based on Stable Features

作　　者：田启川[1] 刘正光[1] 潘泉[2] 李临生[3] 

机构地区：[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072 [2]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072 [3]太原科技大学电子信息工程学院,山西太原030024

出　　处：《电子学报》2008年第4期760-766,共7页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(No.60372085);太原科技大学博士科研启动基金(No.200616);山西省教育厅高校科技开发项目(No.200713017)

摘　　要：虹膜分类中,由于虹膜的相似度计算会受到特征模板中不可靠和不固定特征的影响,使得虹膜分类的错误率(错误识别率+错误拒绝率)增加.为了解决这个问题,本文提出了一种稳定特征提取的方法,从同一虹膜的多个图像中提取虹膜的稳定特征,并利用这些稳定特征建立该虹膜的特征模板,然后用于虹膜的分类.采用CASIA虹膜数据库进行测试,仿真结果表明,基于稳定特征的虹膜分类算法能提高虹膜分类精度和改善虹膜识别系统性能.Iris matching similarity will be affected by some fluky and unfixed features among iris feature templates, that make iris classification false rate（include false accept rate and false reject rate）increase. In order to resolve this problem, a stable feature extraction algorithm is proposed in this paper,the stable features of an iris can be extracted from its several images,then iris feature template can be built based on these stable features, thus, iris feature template can be used for iris classification. Simulation results show that the selected stable features achieve quite high classification accuracy and the proposed algorithm is effective for improving iris recognition performance on the CASIA Iris database.

关 键 词：虹膜分类 稳定特征 特征模板 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]