基于小波包分析的虹膜识别研究

摘要：

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.

关键词：小波包、分解、对角高频、阈值化、虹膜特征

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目;重庆市教委科学技术研究项目;重庆商务职业学院人工智能技术应用协同创新中心资助项目

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62