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基于Adaboost算法的虹膜合格状态检测  
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【英文篇名】 Qualified status detection algorithm for iris image based on Adaboost
【下载频次】 ★★★
【作者】 庞建华; 姚鹏;
【英文作者】 PANG Jianhua; YAO Peng; College of Electronic Information Science; University of Science and Technology of China;
【作者单位】 中国科学技术大学电子信息科学学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2015年 14期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Adaboost; 合格状态检测; 虹膜识别; 虹膜定位;
【英文关键词】 Adaboost; qualified status detection; iris recognition; iris localization;
【摘要】 虹膜图像的采集是业界公认的难点,也是制约虹膜识别广泛应用的主要原因。怎样快速方便地采集到一幅清晰度足够并且有丰富纹理的高质量虹膜图像,对虹膜识别的速度和准确度都起着至关重要的作用。提出了一种基于Adaboost的虹膜图像合格状态检测和定位算法,能够快速有效地一次性检测出虹膜图像采集中的各种不合格图像,例如图像中没有完整眼睛、眼睛睁开程度不够、闭眼、斜视、运动模糊等。大量实验结果表明,该算法具有较好的检测准确率,对各种干扰情况有较强的鲁棒性,并且检测速度快,能够达到实时要求。对于检测合格的图像,还可以大致定位出虹膜在图像中的位置,为后续的虹膜定位节省时间。
【英文摘要】 How to get qualified iris image is one of the difficulties in iris recognition. It also restricts the extensive application of iris recognition. Thus, how to quickly and easily collect an iris image with high resolution and rich texture plays a vital role for the speed and accuracy of an iris recognition algorithm. In this paper, a qualified status detection and localization algorithm for iris image based on Adaboost is proposed, which can quickly and efficiently detect unqualified iris images, such as inco...
【更新日期】 2015-08-05
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言生物特征识别技术是近年来信息安全(特别是身份识别和认证)领域中的热点研究课题。虹膜识别在多种生物特征识别技术中具有最高的识别率,因此有着良好的应用前景。然而,虹膜识别虽然有很高的识别率,但在实际应用中,仍然没有指纹识别、人脸识别等技术应用广泛,制约虹膜识别?

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