通过改进特征提取与子集选择实现高效虹膜识别

最优特征子集的选择与分类已成为虹膜识别领域的重要课题。本文提出了多种虹膜特征子集选择与向量生成方法。利用轮廓波变换技术从虹膜图像中提取确定性特征序列。轮廓波变换能够捕捉虹膜图像的固有几何结构，将虹膜图像分解为一组方向子带，这些子带在不同尺度上捕获不同方向的纹理细节。为降低特征向量维度，我们采用一种方法，仅从归一化虹膜图像中提取有效比特和信息，忽略脆弱比特。最后，使用支持向量机分类器来评估所提系统中的人员识别数量。实验结果表明，所提方法大多能减少处理时间、提高分类精度，且虹膜特征向量长度远小于其他方法。