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基于改进的经验模态分解的虹膜识别方法
李欢利; 郭立红; 陈涛; 杨丽梅; 王心醉; 董月芳
2013-01-15
发表期刊吉林大学学报(工学版)
期号01页码:198-205
摘要首先,采用先行后列的方法对归一化虹膜图像进行经验模态分解,得到不同尺度的固有模态分量;找出有利于识别的分量,将其进行二值化处理生成特征图像;然后对特征图像进行水平和垂直移位匹配,得到海明(Hamming)距离匹配向量,计算匹配向量的改进标准差,以此标准差进行虹膜识别。最后分别对CASIA1、CASIA2、CASIA3-interval、MMU1库进行了识别,结果表明:该方法能够有效地提取图像的二值特征,具有速度快、识别率高等优点。
关键词计算机应用 经验模态分解 改进标准差 虹膜识别
收录类别CNKI
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/38375
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
李欢利,郭立红,陈涛,等. 基于改进的经验模态分解的虹膜识别方法[J]. 吉林大学学报(工学版),2013(01):198-205.
APA 李欢利,郭立红,陈涛,杨丽梅,王心醉,&董月芳.(2013).基于改进的经验模态分解的虹膜识别方法.吉林大学学报(工学版)(01),198-205.
MLA 李欢利,et al."基于改进的经验模态分解的虹膜识别方法".吉林大学学报(工学版) .01(2013):198-205.
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