基于非线性降维的虹膜识别方法

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1、24422009，30(1O)计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign·人工智能。基于非线性降维的虹膜识别方法刘爱林，张天桥(1．湖南科技学院物理与电子系，湖南永州425100；2．华为技术有限公司服务器部门，广东深圳518129)摘要：在虹膜识别的研究和应用领域，虹膜特征提取是虹膜识别中的核心技术，传统的特征提取算法都为滤波的方法，实现过程计算较为复杂。为了解决虹膜特征提取中计算复杂的问题，应用非线性降维LaplacianEigenmap算法实现人眼虹膜图像的特征提取，降维问题就是寻找从高维空间到低维空间的映射

2、，从而达到简化计算的目的。统计理论分析识别数据的结果表明，较大地改善常用方法的效能，获得了较好的识别效果。关键词：图像处理；虹膜识别；非线性降维；本征结构；身份识别；特征提取中图法分类号：TP391．42文献标识码：A文章编号：1000．7024(2009)10．2442．02MethodofiriSrecognitiononnonlineardimensionreductionLIUAi—lin。．ZHANGTian—qiao(1．DepartmentofElectronicEngineeringandPhysics，HunanUnivers

3、ityofScienceandEngineeringCollege，Yongzhou425100，China；2．ServerDepartmentofHuaweiTechnologiesCoLtd，Shenzhen518129，China)Abstract：Inirisrecognitionresearchandapplicationdomain，howtoextractiris’characteristicsiscoretechnology,thetraditionalmethodisimagefiltering，whichcalculate

4、smorecomplex．Inordertosolvethequestionofcomplexcalculationintheirisfeatureex-traction，theLapkicianEigenmapnonlineardimensionreductionisappliedtoextracttheirischaracteristics．Consequently,dimensionreductionistofindamethodthathowthehi曲一dimensionrecognitionistranslatedintothelo

5、w—dimensionexpression’Srecognition，thismethodissimpleincomputation，theexperimentalresultsareanalyzedbythestatisticstheory,whichshowsthatitisfeasibleandthehighcorrectrecognitionratearegain．Keywords：imageprocessing；irisrecognition；nonlineardimensionreduction；intrinsic；personal

6、identification；extractingcharacteristics非线降维方法对虹膜图像进行特征提取，通过相似度方法匹0引言配虹膜特征向量，通过实验研究非线降维方法应用于虹膜识近年来兴起的生物识别技术正在全世界各地蓬勃发展，别特征提取的可行性，为虹膜识别特征提取提供一种新的解其中主要有指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、声音和面部识决思路。别等，虹膜识别是一种新兴的生物识别方法，具有误识别率1LaplacianEigenmap非线性降维方法低，稳定性好，非侵犯性等优点。代表性的虹膜识别方法有Daugman“。’利用极坐标系的2D在许多

7、的领域都会用到降维方法，尽管它们在术语上有Gabor滤波器对归一化的虹膜纹理进行一种简单的粗量化和所差别，本质上说，降维问题就是寻找投影——从高维空间到编码，采用海明距离进行匹配，中国科学院王蕴红等人采用低维空间的映射，它与坐标的变化有关，从模式识别的观点直角坐标的2DGabor滤波进行特征提取，采用方差倒数加权看，它等价于特征提取，LaplacianEigenmapt线性降维方法表欧氏距离进行匹配，普林斯顿大学的Wildes等人采用Gauss．述如下：Lapace滤波器在不同分辨率下分解虹膜图像的进行特征提步骤1构建一个图，如果节点Xi和xj

8、相邻，我们在节点取，采用方差倒数加权欧氏距离进行匹配，孟爱国等人用小i与j之间设置一条边。那么就有两种方式：波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解，用