基于不同特征提取算法对虹膜识别的影响分析

摘要

虹膜识别技术是当前生物特征识别领域的研究热点,不同的虹膜特征提取算法会直接影响虹膜识别性能。分别基于多通道Gabor滤波器算法、灰度共生矩阵(GLCM)算法和Haar小波变换、局部二值模式(LBP)算法对不同影响因素下采集到的虹膜图像进行特征提取并分类。实验结果表明,基于LBP特征和基于Haar小波变换特征的虹膜特征提取方法均具有较强的光照鲁棒性,且识别准确度很高,但对图像噪声的抗干扰能力很低。基于Gabor滤波器的虹膜识别相对更稳定,识别准确度与前两种虹膜识别技术很接近。基于GLCM的虹膜识别分类能力较差,但抗光照和图像噪声影响力较强。