基于 Haar-Hilbert 与 Log-Gabor 组合的虹膜编码器
计算机视觉与模式识别
2012-02-09 v1
摘要
本章表明，结合 Haar-Hilbert 与 Log-Gabor 可提升虹膜识别性能，从而形成歧义性更小的生物特征决策景观，使得实验类内与类间分数分布的重叠减少甚至消失。此处针对单虹膜和双虹膜方法测试了 Haar-Hilbert、Log-Gabor 以及组合的 Haar-Hilbert 与 Log-Gabor 编码器。实验结果证实，当使用组合的 Haar-Hilbert 与 Log-Gabor 编码器生成虹膜码，且匹配分数融合来自组合编码器中 Haar-Hilbert 和 Log-Gabor 双通道的信息时，双虹膜方法可获得最佳性能。
引用
@article{arxiv.1202.1685,
title = {Combined Haar-Hilbert and Log-Gabor Based Iris Encoders},
author = {Valentina E. Balas and Iulia M. Motoc and Alina Barbulescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1202.1685},
year = {2012}
}
备注
28 pages, 8 figures, 2 tables, book chapter