基于Haar小波的虹膜特征提取算法

摘要：

虹膜特征提取算法的优劣决定了虹膜识别系统的性能,经典小波变换算法在特征提取上存在不足,提出一种利用二维Haar小波提取虹膜特征的算法.算法在虹膜预处理的基础上,利用2D Haar小波对虹膜特征提取区域分解,对第三层小波分解高频系数编码生成375bits虹膜编码,利用相似度作为特征匹配关系.在中国科学院虹膜数据库[CASIA(1.0)]上的实验结果表明,算法在认证模式(Verification)与识别模式(Identification)下,性能均优于Boles的算法和Wildes的算法,仅次于Daugman的算法;但本算法虹膜码长度仅为Daugman的1/5,更节省储存空间,正确识别率为99.16％,等错率达到0.54％.

关键词：虹膜特征提取、Haar小波、小波分解、细节系数调制

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校青年骨干教师计划项目教高[2011]873号资助、重庆市博士后科研项目XM2012049特别资助

在线出版日期：2014-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85