基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法

摘要

传统多尺度变换的虹膜识别算法存在特征单一、忽视尺度间特征相关性的缺欠.基于此,提出一种基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法.首先,利用二维不可分小波对圆形归一化的虹膜图像进行多尺度多方向分解,依据尺度间特征的相关性提取最优尺度上的点特征和区域特征.然后,设计满足本算法的多特征融合的模糊推理规则,并依据此规则进行虹膜分类.在CASIA (1.0)虹膜图库上仿真结果为,当等误率为13.216％时,正确识别率为99.999％.与经典算法比较,该算法识别率更高,抗噪能力更强.