基于PCA和ICA的虹膜识别方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于PCA和ICA的虹膜识别方法

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【英文篇名】	An Iris Recognition Algorithm Based on Principle Component Analysis and Independent Component Analysis
【下载频次】	★★★★★
【作者】	孙农亮; 于雯雯; 曹茂永;
【英文作者】	SUN Nong-liang; YU Wen-wen; CAO Mao-yong(College of Information and Elecirical Engineering Shandong University of Science and Technology; Qingdao 266510);
【作者单位】	山东科技大学信息与电气工程学院;
【文献出处】	中国图象图形学报 , Journal of Image and Graphics, 编辑部邮箱 2008年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	虹膜识别; 主成分分析; 独立成分分析; 非监督学习;
【英文关键词】	Iris recognition; principal component analysis(PCA); independent component analysis(ICA); unsupervised learning;
【摘要】	为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。
【英文摘要】	A new iris recognition algorithm,based on PCA and ICA,is proposed in this paper.Firstly,PCA was applied to the iris images in order to reduce dimension and second order correlation,then ICA was applied to train iris images.In our algorithm,ICA was performed on iris images in the CASIA database under two different architectures,of which one treated the image as random variables and the pixels as outcomes,while the other treated the pixels as random variables and the images as outcomes.The first architecture ...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(60472047)
【更新日期】	2009-01-04
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言在高度信息化的现代社会,人们的身份鉴别已经渗透到日常生活的每一个方面。其中基于生物特征的身份鉴别技术是利用人本身所拥有的生物特征来判别人的身份,这些生物特征具有“人各有异、终生不变、随身携带”3个特点,并具有稳定、便捷、不易伪造等优点。目前,基于生物特征?

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