期刊文献+

基于改进型LBP算法的虹膜特征提取仿真

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 随着信息社会的建立,个人身份信息的保护越来越重要,生物识别技术将成为一种对信息进行更安全利用的模式。在人体结构中,虹膜结构复杂,也具有更强的安全性、不可复制性,因此利用虹膜进行识别具有不可替代性。虹膜特征提取与编码是在虹膜预处理之后,特征匹配之前关键的一步。该实验将选取LBP算法来研究虹膜特征提取,因其算法简单,具有灰度不变性、鲁棒性较强等优点,在实验中选用该算法。经实验证明,该方法可以耗时更短地完成虹膜特征提取,具有较高的识别率并得出特征向量。该文介绍虹膜特征提取设计的背景、意义以及目的,介绍LBP算法的概况、国内外发展的历史现状以及特征提取的设计原理、设计过程、结合理论知识进行实验,记录实验过程,分析实验结果,并对结果进行评价。
出处 《电脑知识与技术》 2020年第32期9-13,共5页 Computer Knowledge and Technology
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献36

  • 1业宁,丁建文,王迪,王厚立,徐兆军.基于LBP特征提取的木材纹理缺陷检测[J].计算机研究与发展,2007,44(z2):383-387. 被引量:7
  • 2孔春晓.现代生物识别技术综述[J].山东警察学院学报,2003,15(4):96-100. 被引量:6
  • 3孙哲南,谭铁牛.虹膜识别研究与应用综述[J].自动化博览,2005,22(2):25-26. 被引量:10
  • 4何召锋. 虹膜图像预处理与特征分析[D],北京:中国科学院自动化研究所,2010.
  • 5DAUGMAN J.High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1993,15 (11):1148-1161.
  • 6WILDES R,ASMUTH J,GREEN G,et al.A machine-vision system for iris recognition[J].Machine Vision and Applications,1996,9(1):1-8.
  • 7BOLES W W,BOASHASH B.A human identification technique using images of the iris and wavelet transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1998,46 (4):1185-1188.
  • 8OJALA T,VALKEALAHTI K,OJA E,et al.Texture discrimination with multidimensional distributions of signed gray-level differences[J].Pattern Recognition,2001,34 (6):727-739.
  • 9OJALA T,PIETIKAINEN M,MAENPAA T.Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(7):971-987.
  • 10HEIKKILA M,PIETIKAINEN,SCHMID C.Description of interest regions with local binary patterns[J].Pattern Recognition,2009,42 (3):425-436.

共引文献41

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部