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中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于虹膜识别的考生身份识别装置
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于虹膜识别的动物管理系统及虹膜采集手持机
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于虹膜识别的幼儿园接送管理系统及幼儿园接送管理方法
虹膜识别：筑起眼睛里的安全线（图）
虹膜识别 眼睛 安全线
2019/7/2
第一次到浙江宁波海曙区办理社保卡业务的人，总是不由得被一个闪着红光的小小仪器所吸引。与面部拍照不同，银行柜员不再要求顾客露出正脸面向摄像头，而是让他们仔细看一眼闪着红点的仪器。这里，采集的是生物识别信息更精准的虹膜图像。
基于非局部区域关联和概率建模的虹膜识别方法
虹膜验证和识别 空间-相位联合分布 非局部区域关联描述子
2017/1/10
传统的虹膜识别方法主要提取和匹配局部区域特征,忽略了距离较远区域(即非局部区域)特征之间的相关性.基于序特征的方法通过高斯低通滤波器提取区域的平均灰度值并对不同区域进行大小比较,但是这种方法并不适用于用概率密度描述区域统计特性的情况.本文提出一种新颖的虹膜识别方法解决传统方法的不足.该方法在用空间-相位联合分布表示局部区域纹理特征的基础上,通过将位于距离较远图像区域的特征进行连接得到非局部区域关联...
东方人黑色虹膜识别取得新进展
东方人 黑色虹膜识别 新进展
2013/8/14
生物特征识别是以人身上固有的各种生理和形态特征作为识别介质, 从而达到识别出个人身份目的的新兴研究学科, 属于安防领域, 主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、掌纹识别等.
基于核Fisher鉴别分析与支持向量机的虹膜识别方法
核Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析 支持向量机 模式匹配 虹膜识别
2013/12/12
为了提高虹膜识别系统的识别性能，针对虹膜识别中的特征提取与模式分类问题，提出了一种基于核Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析（ｋｅｒｎｅｌｆｉｓｈｅｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＫＦＤＡ）与支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的虹膜识别方法。从采集到的人眼图像中定位虹膜，并对其进行归一化处理；使用核Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析提取虹膜纹理特征，并通过选择合适的特征个数提高识别的准确...
基于能量最大响应方向的虹膜识别算法
生物特征识别 虹膜识别 多尺度多方向滤波 特征抽取
2010/8/26
为提高虹膜识别算法的正确识别率，给出了基于能量最大响应方向的虹膜识别算法。该算法首先对人眼图像进行预处理得到归一化虹膜图像，并依据归一化虹膜纹理的分布特点，选择多尺度多方向滤波技术对归一化虹膜图像进行分解；然后提取最优分解尺度下像素点的能量最大响应方向数，进行二进制虹膜编码和去噪；最后通过计算两个虹膜编码间的加权海明距离和衡量两者的差异性，给出识别结果。实验证明,在等误率为0.1176 时，正确识...
虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法,在信息及安全领域有着重要的应用价值. 在总结前人工作的基础上,就虹膜成像、虹膜区域定位、预处理机虹膜纹理编码等关键技术进行了讨论,给出了一些相关的改进及创新算法,实现了一套基于虹膜识别的身份认证系统,实验结果验证了工作的有效性.
基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法
多通道 小波变换 纹理分析 特征提取
2009/7/17
为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点，利用小波变换多通道滤波的特性，提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征，将虹膜分成10个分析带，对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波，小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值，最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的，...
基于小波尺度搜索的虹膜识别方法
小波变换 特征提取 Hamming距离
2009/7/16
利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征，并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带，对每个分析带进行连续小波变换，取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配，对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明，算法的识别率可达98.15%，同以前提出的算法相比识别性能进一步提高，可用于大规...
基于支持向量机分数等级融合的虹膜识别方法
分数等级融合 支持向量机 虹膜识别
2009/7/15
提出了一种使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分数等级融合的虹膜识别方法。通过对虹膜纹理采用小波包分解，选择最高能量区域和次高能量区域提取特征向量，与注册入库的虹膜特征向量计算出海明距离。最后融合两个海明距离输入SVM进行识别。该方法减少输入支持向量机的维数。实验结果表明，该法提高了识别率，能够有效地应用到身份鉴别系统中。
基于单方向特征提取的虹膜识别算法研究
特征提取 Gabor变换 方向分布
2009/6/25
虹膜纹理的方向特征在虹膜识别中具有重要地位。利用2D Gabor小波的方向选择性，对虹膜纹理的方向分布特性进行了分析，由分析结果发现：可供识别的虹膜纹理特征主要沿虹膜圆周方向分布，在此基础上提出单方向特征提取虹膜识别算法。实验表明，与多方向特征提取相比，只沿圆周方向对虹膜进行特征提取不仅编码短，而且识别效果更好。