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首先,采用先行后列的方法对归一化虹膜图像进行经验模态分解,得到不同尺度的固有模态分量;找出有利于识别的分量,将其进行二值化处理生成特征图像;然后对特征图像进行水平和垂直移位匹配,得到海明(Hamming)距离匹配向量,计算匹配向量的改进标准差,以此标准差进行虹膜识别。最后分别对CASIA1、CASIA2、CASIA3-interval、MMU1库进行了识别,结果表明:该方法能够有效地提取图像的二值特征,具有速度快、识别率高等优点。