基于眼底虹膜图像的身份特征优化识别仿真

摘要

对身份特征进行优化识别,可以确定用户是否具有对某种资源的访问和使用权限,保证系统和数据的安全.在进行身份特征识别时,利用身份识别的特征需要具有标志性和排他性,并且需要终身不变,但是采用当前算法提取身份识别特征随着时间的推移会发生改变,存在拒识率较高的问题.提出一种采用眼底虹膜图像的身份特征识别优化算法.上述方法先采集眼底虹膜图像,对眼底虹膜图像进行预处理,利用Gabor滤波算法提取眼底虹膜图像特征,提取各个特征系数向量的最小l范数,对未知眼底虹膜图像的全局与局部特征,并对特征进行稀疏表示,改进了当前算法身份特征拒识率较高的问题.仿真结果表明,所提算法可以有效提升了身份特征识别的精确度.