| 基于AdaBoost改善虹膜分类性能 |
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| 引用本文： | 田启川,LIU Zheng-guang,李临生,QU Yao-hong,李子良,LIU Xi-rong.基于AdaBoost改善虹膜分类性能[J].系统仿真学报,2008,20(15). |
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| 作者姓名： | 田启川 LIU Zheng-guang 李临生 QU Yao-hong 李子良 LIU Xi-rong |
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| 作者单位： | 1. 天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072;太原科技大学电子学院,太原,030024
2. 太原科技大学电子学院,太原,030024 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金，山西省高等学校科研开发基金，太原科技大学博士科研启动基金 |
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| 摘 要： | 针对虹膜图像分辨率不同引起虹膜分类难的问题,提出了通过AdaBoost训练虹膜分类器的方法,利用训练集数据调整分类器参数使类内相似度达到最大,将虹膜分类器从弱分类器逐步提升为强分类器,最终为每类虹膜建立一个具有强分类能力的特征模板.仿真结果表明,在已有的特征提取算法和分类算法的基础上,利用训练数据通过自适应增强算法能进一步改善分类器分类性能,提高虹膜分类正确率,增大虹膜分类阈值的选择范围.
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| 关 键 词： | 虹膜分类 自适应增强算法 特征模板 模式识别 机器学习 |
Improve Iris Classification Performance Based on AdaBoost |
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| TIAN Qi-chuan,LIU Zheng-guang,LI Lin-sheng,QU Yao-hong,LI Zi-liang,LIU Xi-rong.Improve Iris Classification Performance Based on AdaBoost[J].Journal of System Simulation,2008,20(15). |
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| Authors: | TIAN Qi-chuan LIU Zheng-guang LI Lin-sheng QU Yao-hong LI Zi-liang LIU Xi-rong |
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| Abstract: | According to the problem that the iris image resolution difference makes iris recognition difficult,an AdaBoost is proposed to solve the problem.The AdaBoost algorithm will achieve a stronger iris classifier(named iris feature template) by lifting weaker similarity classifiers during the training stage.Simulation results show that the algorithm can improve iris classification performance and it is very easy for iris classification threshold selection in iris recognition. |
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| Keywords: | iris classification adaptive boosting algorithm feature template pattern recognition machine learning |
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