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针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高. 相似文献
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针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、 如何降低评价因子的计算量、 如何对评价因子进行有效融合等问题, 提出一种基于遗传算法支持向量机（GA-SVM）模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法. 首先对虹膜图像进行清晰度质量评价, 粗略筛除模糊图像; 然后选用4个评价指标, 利用GA-SVM模型对评价指标值进行有效融合, 以综合评价虹膜图像质量; 最后将该方法在吉林大学第六代虹膜库中进行验证, 并与其他经典评价方法进行对比. 实验结果表明, 该方法能提高可用虹膜存活率, 并达到较好的识别精度, 同时提升系统运行速度. 相似文献
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针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高. 相似文献
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