基于直方图统计特征的虹膜粗分类

为改善大规模虹膜数据库中虹膜匹配算法的性能,本文提出了一种基于灰度统计特征的虹膜类型识别算法.该算法首先将虹膜纹理区域划分为8个子块,然后利用直方图比率提取虹膜类型的直方图统计特征.最后,根据对应子块特征的相似度将虹膜图像识别为五种类型.所提算法在CASIA虹膜库中挑选的500幅虹膜图像样本上进行了测试.仿真实验结果表明,所提算法对虹膜粗分类的准确率达到了98.2%.相对原有的Daugman虹膜匹配策略而言,所提算法结合Daugman算法的虹膜匹配策略不仅可以降低虹膜匹配的等错误率,而且使得匹配所用的时间下降了29.4%.