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主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类
 

主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类

时间:2019-03-01    作者:admin

  主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类。

  一是,基于图像的方法,将虹膜图像看成是二维的数量场,像素灰度值就构成联合分布,图像矩阵之间的相关性就度量了相似度。

  二是,基于相位的方法,这种方法认为图像中的重要细节,如点、线、边缘等“事件”的位置信息,大多包含在相位中,所以在特征提取时舍弃反映光照强度和对比度的幅值信息

  三是,基于奇异点的方法,虹膜图像中的奇异点分两种,过零点和极值点。

  四是,基于多通道纹理滤波统计特征的方法,虹膜图像可以看成是二维纹理,在频域中的不同尺度和方向上会有区分性强的统计特征可供识别,这也是纹理分析中常用的方法。

  五是,基于频域分解系数的方法,图像可以看成是由很多不同频率和方向的基组成,通过分析图像在每个基投影值的大小分布可以深入认识图像中具有规律性的信息。

  六是,基于虹膜信号形状特征的方法,虹膜信号形状特征包括两方面的信息,虹膜曲面凹凸起伏的二维形状信息和沿着虹膜圆周的一维形状信息。

  七是,基于方向特征的方法,方向(Direction)或者朝向(Orientation)是一个相对值,对光照、对比度变化的鲁棒性较强,而且可以描述局部灰度特征,是一种比较适合虹膜图像特征表达的形式。

  八是,基于子空间的方法,子空间的方法需要在较大规模的训练数据集上根据定义的最优准则找到若干个最优基,然后将原始图像在最优基上的投影系数作为降维的图像特征。

  特征匹配

  特征匹配是指根据当前采集的虹膜图像进行特征提取得到的特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证,从而达到识别的目的。

 
 
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