不同时刻虹膜图像的采集状态不同,因此单一识别算法在多类别虹膜识别中的准确率可能较差。本文提出了基于决策粒子群优化与稳定纹理的虹膜二次识别算法。首先,使用6种图像处理算法提取稳定纹理特征。由Gabor滤波与Hamming距离组成首次识别,Haar小波与BP神经网络组成第二次识别,以顺序结构完成多类别虹膜的二次识别。根据马尔可夫决策过程与不同的虹膜库,自适应优化Gabor滤波和神经网络。结果表明,该算法可以有效提高虹膜识别的准确率。
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