一种基于隐马尔可夫模型的虹膜识别方法

摘要

提出了一种基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法.首先该方法将虹膜准确定位,并采用奇异值分解抽取虹膜图像特征作为观察序列,基于多观测值序列的隐马尔可夫模型算法进行虹膜图像的识别.实验中用、VISUALC++6.0 建立了虹膜训练和识别系统,实验数据为 CASIA 虹膜库中的图像,识别率均达到94%以上.理论分析及实验结果表明:本算法基本满足虹膜识别的稳定可靠、精度高等要求,并且对图像噪声有较强的鲁棒性.