典型文献
基于不同特征提取算法对虹膜识别的影响分析
文献摘要：
虹膜识别技术是当前生物特征识别领域的研究热点,不同的虹膜特征提取算法会直接影响虹膜识别性能.分别基于多通道Gabor滤波器算法、灰度共生矩阵(GLCM)算法和Haar小波变换、局部二值模式(LBP)算法对不同影响因素下采集到的虹膜图像进行特征提取并分类.实验结果表明,基于LBP特征和基于Haar小波变换特征的虹膜特征提取方法均具有较强的光照鲁棒性,且识别准确度很高,但对图像噪声的抗干扰能力很低.基于Gabor滤波器的虹膜识别相对更稳定,识别准确度与前两种虹膜识别技术很接近.基于GLCM的虹膜识别分类能力较差,但抗光照和图像噪声影响力较强.
文献关键词：
虹膜识别;特征提取;Gabor滤波器;GLCM;Haar小波变换;LBP
中图分类号：
作者姓名：
齐志坤;姜囡;徐浩森
作者机构：
中国刑事警察学院 公安信息技术与情报学院,沈阳
文献出处：
引用格式：
[1]齐志坤;姜囡;徐浩森-.基于不同特征提取算法对虹膜识别的影响分析)[J].光电技术应用,2022(03):48-57,80
A类：
B类：
特征提取算法,虹膜识别,前生,生物特征识别,法会,识别性,多通道,Gabor,滤波器,灰度共生矩阵,GLCM,Haar,小波变换,局部二值模式,LBP,虹膜图像,图像噪声,抗干扰能力,更稳,识别分类,和图像,噪声影响
AB值：
0.274951
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