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基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法
基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法
摘要：虹膜识别作为一种高度个性化和高安全性的生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。本文提出了一种基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法，以提高虹膜识别的准确率和鲁棒性。该算法通过尺度相关分析、多特征提取和特征融合三个步骤实现。
第一部分：引言
介绍虹膜识别的背景和意义，总结现有的虹膜识别算法中存在的问题，提出本文的研究目标和意义。
第二部分：相关工作综述
对现有的虹膜识别算法进行梳理和分析，包括传统的基于纹理特征的方法和近年来发展起来的深度学习方法。分析现有算法的优缺点，并指出可以改进的方向。
第三部分：尺度相关分析
在虹膜图像中存在着多个尺度的特征信息，为了更好地利用这些信息，本文提出了尺度相关分析方法。该方法利用小波变换对虹膜图像进行尺度相关分析，获取不同尺度上的特征信息。
第四部分：多特征提取
除了纹理特征以外，虹膜图像还包含有其他的特征信息，如边缘、色彩等。本文提出了多特征提取方法，通过边缘检测、颜色分析等技术获取虹膜图像的多种特征。
第五部分：特征融合
本文采用了特征融合的方法来提高虹膜识别的准确率和鲁棒性。将之前提取的纹理特征、边缘特征和色彩特征进行融合，采用适当的权重进行加权求和，并进行归一化处理。从而得到最终的虹膜特征向量。
第六部分：实验与评估
使用公开数据库进行实验，对比本文提出的算法和其他常用的虹膜识别算法的性能指标，如准确率、识别速度等。结果表明，本文提出的算法在准确率和鲁棒性方面均有较大提升。
第七部分：结论
总结本文的研究工作，归纳出本文提出的基于尺度相关多特征提取与融合的虹膜识别算法的优点和不足之处，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：虹膜识别；特征提取；特征融合；尺度相关分析；准确率