一种SIFT虹膜匹配算法

尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法是目前图像研究领域的热点,它具有良好的尺度、旋转、光照、噪声等不变特性.在特征提取方法上,利用SIFT算法提取虹膜纹理的特征向量,由于提取出来的虹膜特征向量是128维,占用内存空间大,因此提出用Harris角点对初始特征点进行筛选,选择高对比度的点作为最终的虹膜特征向量;在匹配方法上,使用街区距离进行虹膜图像特征匹配,进一步提高虹膜图像匹配的速度.实验结果表明,改进的算法在保持鲁棒性的同时,提高了SIFT特征匹配效率,能够为一些快速应用提供保障.