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[1]何振红.基于离散 Curvelet变换和LS_SVM的虹膜特征提取与识别[J].工业仪表与自动化装置,2016,(01):68.
　HE Zhenhong.Feature extraction and recognition of iris based on discrete curvelet transform and LS_SVM[J].Industrial Instrumentation & Automation,2016,(01):68.
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基于离散 Curvelet变换和LS_SVM的虹膜特征提取与识别(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2016年01期
页码:
68
栏目:
出版日期:
2016-02-15

文章信息/Info

Title:
Feature extraction and recognition of iris based on discrete curvelet transform and LS_SVM
文章编号:
1000-0682(2016)01-0000-00
作者:
何振红
（甘肃民族师范学院 计算机科学系，甘肃 合作 747000）
Author(s):
HE Zhenhong
(Department of Computer Science, Gansu Normal University for Nationalities, Hezuo 747000)
关键词:
特征提取; 分类识别; 离散曲波变换; 最小二乘支持向量机; 最优二叉树
Keywords:
feature extraction;  classification recognition;  discrete Curvelet transform;  Least Square Support Vector Machine;  optimal binary tree
分类号:
TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
提出了一种基于离散曲波变换和最小二乘支持向量机的虹膜特征提取与分类识别的新方法。对虹膜纹理采用离散Curvelet变换，提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量作为虹膜图像的特征向量，利用最优二叉树多类LS_SVM分类器进行分类与识别。MATLAB仿真实验结果表明，与现有方法相比，该算法识别准确率较高，能有效应用于身份认证系统中。
Abstract:
-

参考文献/References:

-

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-04-13
作者简介：何振红（1979- ），女，江苏东台，硕士研究生，讲师，研究方向：图像处理，网络信息安全。
更新日期/Last Update: 1900-01-01