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评估近红外人脸识别系统中的特征提取器与降维方法
摘要： 本研究评估了近红外领域中全局与局部特征提取器及降维方法的性能。采用Zernike矩(ZMs)、独立成分分析(ICA)、Radon变换+离散余弦变换(RDCT)、Radon变换+离散小波变换(RDWT)作为全局特征提取器，使用局部二值模式(LBP)、Gabor小波(GW)、离散小波变换(DWT)和未抽取离散小波变换(UDWT)作为局部特征提取器。通过主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPDA)、线性判别分析+主成分分析(Fisherface)、核Fisher判别分析(KFD)和谱回归判别分析(SRDA)进行降维方法评估。在CASIA近红外数据库和PolyU-NIRFD数据库上的实验表明，在存在面部表情、眼镜、头部旋转、图像噪声和错位的情况下，ZMs作为全局特征提取器、UDWT作为局部特征提取器以及SRDA作为降维方法相比其他某些方法具有更优的综合性能。
关键词： 比较研究，非抽取离散小波变换，人脸识别，近红外，Zernike矩
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于混合技术的虹膜识别身份认证与验证
摘要： 本研究的目的是提出一种采用混合方法的新虹膜识别系统（IRS）。这些方法用于提取被测眼图像的特征：使用Gabor小波和Zernike矩提取虹膜特征，采用Canny边缘检测和Hough变换定位虹膜。该系统在CASIA-v4.0间隔数据库上进行测试，结果显示该方法准确率高达约97%。通过计算训练与测试虹膜图像的峰值信噪比（PSNR）来衡量其相似度，PSNR值支持该系统的有效性——当测试图像与训练数据库中同一人的图像匹配时，PSNR呈现最高值。
关键词： 特征提取、生物识别、Zernike矩、混合、Gabor小波、虹膜识别
更新于2025-09-10 09:29:36