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基于支持向量机分数等级融合的虹膜识别方法OA北大核心CSCDCSTPCD

Iris recognition based on score level fusion by using SVM

中文摘要

提出了一种使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分数等级融合的虹膜识别方法.通过对虹膜纹理采用小波包分解,选择最高能量区域和次高能量区域提取特征向量,与注册入库的虹膜特征向量计算出海明距离.最后融合两个海明距离榆入SVM进行识别.该方法减少输入支持向量机的维数.实验结果表明,该法提高了识别率,能够有效地应用到身份鉴别系统中.

刘伟华;李峰

长沙理工大学,计算机与通信工程学院,长沙,410076长沙理工大学,计算机与通信工程学院,长沙,410076

计算机与自动化

分数等级融合支持向量机虹膜识别

《计算机工程与应用》 2008 (27)

184-186,3

湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.05JJ30123)湖南省教育厅科学研究项目(No.05C246).

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