%0 Journal Article
%T 基于PCA和ICA的虹膜识别方法
%A 孙农亮
%A 于雯雯
%A 曹茂永
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%R 10.11834/jig.20080913
%X 为了提高虹膜识别的正确率，提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法，来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时，首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理；然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法：方法1，将参与ICA训练的图像看作是随机变量，而将图像中的像素值看作是随机实验结果，ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像；方法2，将图像中的像素值看作是随机变量，而将图像看作是随机实验结果，ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89％和98.33％。
%K 虹膜识别
%K 主成分分析
%K 独立成分分析
%K 非监督学习
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080913&flag=1