基于CS-LBP与自适应神经网络的虹膜识别
Iris recognition based on CS-LBP and adaptive neural network作者机构:东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117
出 版 物:《东北师大学报(自然科学版)》 (Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition))
年 卷 期:2018年第50卷第3期
页 面:58-64页
学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
主 题:CS-LBP 分块中位排序 BP神经网络 混沌系统-选择变异算子-粒子群
摘 要:针对判断两个虹膜是否为同一类别的问题,提出了基于分块中位排序规则的中心对称局部二值模式(CS-LBP)提取虹膜纹理特征,并使用BP神经网络进行判断.BP神经网络的连接权重采用混沌系统-选择变异算子-粒子群(C-SM-PSO)算法进行自适应优化,提高设置连接权重的全局搜索能力,使神经网络具有自我跳出局部最优的能力,提高算法通用性.用多种算法在不同的虹膜库中进行了实验.实验结果表明,所提出的算法正确率较高,等错率较低,ROC曲线更接近横、纵坐标轴,具有良好的稳定性与鲁棒性.