![](/images/graphics-bg.png)
Efficient Iris Recognition Based on Optimal Subfeature Selection and Weighted Subregion Fusion
المؤلفون المشاركون
Chen, Ying
Liu, Yuanning
Zhu, Xiaodong
He, Fei
Wang, Hongye
Deng, Ning
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, we propose three discriminative feature selection strategies and weighted subregion matching method to improve the performance of iris recognition system.
Firstly, we introduce the process of feature extraction and representation based on scale invariant feature transformation (SIFT) in detail.
Secondly, three strategies are described, which are orientation probability distribution function (OPDF) based strategy to delete some redundant feature keypoints, magnitude probability distribution function (MPDF) based strategy to reduce dimensionality of feature element, and compounded strategy combined OPDF and MPDF to further select optimal subfeature.
Thirdly, to make matching more effective, this paper proposes a novel matching method based on weighted sub-region matching fusion.
Particle swarm optimization is utilized to accelerate achieve different sub-region’s weights and then weighted different subregions’ matching scores to generate the final decision.
The experimental results, on three public and renowned iris databases (CASIA-V3 Interval, Lamp, andMMU-V1), demonstrate that our proposed methods outperform some of the existing methods in terms of correct recognition rate, equal error rate, and computation complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Ying& Liu, Yuanning& Zhu, Xiaodong& He, Fei& Wang, Hongye& Deng, Ning. 2014. Efficient Iris Recognition Based on Optimal Subfeature Selection and Weighted Subregion Fusion. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048511
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Ying…[et al.]. Efficient Iris Recognition Based on Optimal Subfeature Selection and Weighted Subregion Fusion. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048511
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Ying& Liu, Yuanning& Zhu, Xiaodong& He, Fei& Wang, Hongye& Deng, Ning. Efficient Iris Recognition Based on Optimal Subfeature Selection and Weighted Subregion Fusion. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048511
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048511
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)