虹膜图像的质量评价
@@ 虹膜识别作为一种新兴的生物特征识别技术,由于其具有唯一性、稳定性、非接触、速度快、特征和模板容量小等许多独特的优势而备受学术界和产业界的关注.自上世纪90年代以来,许多科研人员在理论和实践上都证实了虹膜识别的优异性能.如虹膜识别的开拓者--英国剑桥大学的Daugman教授采用来自英国、美国、日本和韩国的数以千计的虹膜图像进行了910万次比对,无一例错误匹配.但Daugman同时承认,虹膜图像的质量直接影响同类虹膜之间的Hamming距离值(度量两幅虹膜图像之间不相似性的定量指标),在其实验中,由于运动模糊、离焦模糊、噪声等因素而引起的质量较差的虹膜图像直接导致同类虹膜之间的差异增大,决策环境变恶劣,最终会导致系统错误拒绝率的增高.获取高质量的虹膜图像需要精密的成像光学系统以及用户与硬件的良好配合.
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TP3;TN9
2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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