Indexed by：
Abstract：
虹膜作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。据统计目前虹膜识别的错误率在各种生物特征识别技术中是最低的。本文主要是通过对虹膜图像的预处理，纹理特征提取，编码及匹配达到对虹膜所有者的身份进行验证的目的。虹膜图像的预处理采用基于灰度差以及基于Hough变换的边界提取方法实现；然后用Gabor滤波器对虹膜图像进行纹理分析，提取图像的平均绝对偏差作为特征向量；最后用加权欧氏距离(WED)对虹膜图像进行身份验证。此外,本文还使用BP神经网络的方法对虹膜图像的特征进行分类识别。实验结果表明，这两种识别方法均达到了不错的识别效果。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
制造业自动化
ISSN： 1009-0134
Year： 2011
Issue： 13
Volume： 33
Page： 48-53
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 6
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 17
Affiliated Colleges：
