基于Gabor滤波的改进虹膜识别算法

摘要

为提高虹膜识别系统的性能,提出了基于Gabor滤波的改进虹膜识别方法.首先根据虹膜图像的灰度特性进行虹膜定位与归一化,然后利用多尺度Gabor滤波器进行特征提取,然后通过主成分分析法降维,并进行识别,根据识别能力的差异,计算滤波器的输出权值,最后利用加权后的距离进行虹膜识别.利用该方法对CASIA虹膜库进行识别,得到系统识别率为99.78％,等错率为0.19％.结果表明,利用改进的方法能充分发挥滤波器的识别性能,并增强系统的鲁棒性.