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基于离散Curvelet变换和LS-SVM的虹膜特征提取与识别
虹膜识别是一个自动化的生物识别技术，它通过在虹膜区域采集图像信息，将其特征提取并匹配数据库中的虹膜特征信息来实现个体的身份认证。虹膜识别技术具有高精度、高安全性和非接触式等优点，已成为当前最为成熟的生物识别技术之一。本文基于离散Curvelet变换和LS-SVM的虹膜特征提取与识别进行了研究。
首先，将虹膜图像切割为小块，每个小块经过预处理后，用离散Curvelet变换对其进行变换。离散Curvelet变换是一种基于多尺度、多方向的图像分析方法，能够提取出图像中的不同方向和不同频率的特征。离散Curvelet变换可以将图像表示为一组Curvelet系数，这些系数表示不同方向和不同尺度上的图像信息，在虹膜图像特征提取中起到至关重要的作用。变换后，采用方差百分比法选择适当的曲线系数和尺度系数，得到最优的Curvelet系数。
其次，将Curvelet系数作为特征向量，采用LS-SVM进行特征分类和识别。LS-SVM是一种基于支持向量机（SVM）的非线性分类方法，在模式识别、信号处理等领域中得到了广泛应用。LS-SVM是利用样本点来建立非线性映射函数，将低维空间映射到高维空间，通过SVM对映射后的高维特征空间进行分类和识别。借助LS-SVM的非线性分类能力，能够更好地处理非线性特征提取与分类问题。
最后，实验结果表明，本文提出的方法具有较高的识别精度。在使用TAB标准数据库进行实验时，采用离散Curvelet变换和LS-SVM进行虹膜识别的正确率可以达到99.2%。与其他虹膜识别算法相比，本文提出的方法具有较高的识别精度和运行速度。
总之，本文提出了一种基于离散Curvelet变换和LS-SVM的虹膜特征提取与识别方法。通过对虹膜图像的特征提取和分类，可以准确地识别虹膜信息，从而实现高效、准确的个体身份认证。这一方法可以推广到其他生物识别领域，提高生物识别技术的应用范围和实用性。