基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于Haar小波的虹膜特征提取算法

虹膜特征提取算法的优劣决定了虹膜识别系统的性能,经典小波变换算法在特征提取上存在不足,提出一种利用二维Haar小波提取虹膜特征的算法。算法在虹膜预处理的基础上,利用2D Haar小波对虹膜特征提取区域分解,对第三层小波分解高频系数编码生成375bits虹膜编码,利用相似度作为特征匹配关系。在中国科学院虹膜数据库[CASIA(1.0)]上的实验结果表明,算法在认证模式(Verification)与识别模式(Identification)下,性能均优于Boles的算法和Wildes的算法,仅次于Daugman的算法;但本算法虹膜码长度仅为Daugman的1/5,更节省储存空间,正确识别率为99.16%,等错率达到0.54%。     

几种虹膜识别算法的比较

对基于小波变换,离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的虹膜识别算法中的特征提取方法进行了简单地比较,简述各方法的产生背景和技术要点.提出一种改进的基于DCT的特征提取方法,可为特定环境下选择虹膜识别算法参考.     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

基于改进的小波变换的纹理特征提取算法

提出了一种基于改进的小波变换的纹理特征提取算法。首先介绍了基于金字塔小波变换的纹理特征提取方法,然后在分析金字塔小波变换和离散小波框架的基础上,提出一种基于改进的离散小波变换的纹理特征提取方法。最后,给出了上述算法的计算机实现方法,并进行了计算机仿真研究。     

基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

考虑到虹膜识别的非线性和小样本的特点,以及小波包分解具有的分析高频特征信息的优势,提出了一种基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法.首先对虹膜图像实行分窗小波包分解,再对各窗口的子带图像做筛选处理;然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像做进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征;最后利用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．     

基于小波分析的GPS动态监测数据变形特征分析方法

为了验证小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,先对小波变换以及多分辨率分析进行了重点且深入的分析,再对小波分解的噪声特性进行了详细分析,最后通过实例验证了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,得出了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,并且其提取结果要优于中值滤波方法。     

虹膜识别

系统阐述了虹膜识别的原理和实现方法,提出将小波变换与Hough变换相结合定位虹膜外边界,采用同心圆渐变展开虹膜图像为矩形图像,根据纹理分布方差对分类距离加权.新算法在保持平移和缩放不变性的同时,有效地实现了虹膜识别.     

基于虹膜特征的密钥生成和AES算法的图像加密

针对传统加密算法密钥长、记忆困难、不易安全持有等特点,提出虹膜特征密钥提取和AES加密算法相结合的图像加密算法.该算法利用db2小波分解的虹膜区域,提取第三层的虹膜关键特征高频系数,通过使用随机映射函数生成一个192位的密钥.随后将该算法与经典的Arnold算法的同时应用于图像加密实验.实验结果表明,利用该算法得到的加密图像的安全性更高.     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于深度小波自动编码器和极限学习机的轴承故障诊断

针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出了一种深度小波自动编码器(deep wavelet automatic encoder,DWAE)与鲁棒极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。首先,利用小波函数作为非线性激活函数设计小波自动编码器从而有效地捕获信号特征。其次,利用多个小波自动编码器构造一个深度小波自动编码器来增强无监督特征学习能力。最后,采用鲁棒极限学习机作为分类器,对不同的轴承故障进行分类识别。用该方法对实验所得的轴承振动信号进行对比分析,结果验证了该方法能够在原始振动数据无监督特征学习的条件下该方法优于传统方法和标准深度学习方法。     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于小波和Beamlet变换的图像线特征提取

Beamlet变换是多尺度几何分析的有效工具之一。本文提出了一种基于小波变换和Beamlet的图像线特征提取算法,利用小波变换凸显图像的线特征,再通过Beamlet变换提取图像线特征,实验结果表明了该方法有效。     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别;先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理;对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快,精度高,性能稳定,适合在嵌入式系统中应用。     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.