自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别

首先, 采用Log Gabor滤波器提取虹膜幅度特征, 根据虹膜库的种类, 通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数; 其次, 利用主成分分析法降低维数, 进而减少噪声和冗余; 再次, 构建动态径向基函数神经网络, 并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别; 最后, 采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验, 实验结果表明, 该算法在一对一虹膜识别中正确率更高, ROC曲线更贴近坐标轴, 滤波器通用性更好, 提高了小型虹膜库的识别率, 解决了传统算法学习收敛速度慢、 结构通用性差的问题.