【摘 要】
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在虹膜检测方法中易受到部分眼睑和睫毛的遮挡,从而降低虹膜识别的准确性,针对该问题,提出了一种基于2D-Gabor滤波器的虹膜噪音检测方法.该方法首先利用2D-Gabor检测归一化后
【基金项目】
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国家自然科学基金(60672078、60472088)资助
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在虹膜检测方法中易受到部分眼睑和睫毛的遮挡,从而降低虹膜识别的准确性,针对该问题,提出了一种基于2D-Gabor滤波器的虹膜噪音检测方法.该方法首先利用2D-Gabor检测归一化后虹膜图像中的眼睑和睫毛等噪音,然后记录噪音干扰区域,最后在匹配时去除虹膜代码中的干扰位来尽量避免噪音对于虹膜识别的影响.在CASIA(3.0)图库上进行实验的结果表明,采用噪音检测操作时正确识别率为99.02%,不采用噪音检测时正确识别率仅为98.46%.
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