基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法  

Iris Feature Extraction Algorithm Based on Energy Compensation and Feature Weighting

作　　者：吕林涛[1] 何宇锋[1] 杨宇祥[2] 黄元[3] 

机构地区：[1]西安理工大学计算机科学与工程学院,西安710048 [2]西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安710048 [3]西安理工大学高等技术学院,西安710082

出　　处：《计算机工程》2012年第1期165-167,共3页Computer Engineering

基　　金：陕西省自然科学研究计划基金资助项目(2010JK740;2010JM8019);西安市科学技术局基金资助项目(CXY08017(2));2009年度西安理工大学学科联合研究基金资助项目(102-210914)

摘　　要：Contourlet变换不同子带的特征提取能力存在差异。针对该问题,提出一种基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法。采用正交图像对原图像进行能量补偿,利用广义高斯分布估计各子带数据的权值,为分类能力强的特征量赋予较大权值,以充分使用样本的统计信息高效地提取特征。实验结果表明,该算法的虹膜识别率较高,鲁棒性较强。This paper proposes an iris feature extraction algorithm based on energy compensation and feature weighting to solve the problems that the capacities of the feature extraction with different sub-band of the Contourlet transformation are different.It uses orthogonal images to achieve energy compensation for the original images,estimates the weights of sub-bands by using General Gaussian Distribution（GGD）,and gives larger weight for the feature with better classification capacity,so that the statistical information of the samples is made full use of and the features are extracted efficiently.Experimental results show that the algorithm has good robustness and improves iris recognition rate.

关 键 词：CONTOURLET变换 虹膜特征提取 能量补偿 特征加权 广义高斯分布 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]