基于特征融合和优化极限学习机算法的虹膜识别系统

摘要

针对虹膜图像采集过程中存在光照、干扰等因素,为进一步提高虹膜图像识别的准确率,提出一种基于组合特征提取的优化极限学习机(ELM)模型来提高虹膜图像识别的精度.模型考虑了特征提取和分类器优化两者均起着重要作用,利用灰度共生矩阵(GLCM)和多通道2D Gabor滤波器特征提取后进行特征融合,得到更丰富的特征信息,并设计改进了蜂群算法(IABC)优化ELM模型作为分类器.同时设计的线性加权多目标函数综合考虑分类精度和网络结构,从而有效提高了虹膜识别的准确率.实验表明提出的模型通过结合两种特征提取方法,能提取出更丰富的可区分特征,并且结合优化分类器得到了很高的分类准确率,是一种有效的虹膜识别模型.