Novel Approaches to Improve Iris Recognition System Performance Based on Local Quality Evaluation and Feature Fusion
المؤلفون المشاركون
Chen, Ying
Liu, Yuanning
Zhu, Xiaodong
He, Fei
Chen, Huiling
Pang, Yutong
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
For building a new iris template, this paper proposes a strategy to fuse different portions of iris based on machine learning method to evaluate local quality of iris.
There are three novelties compared to previous work.
Firstly, the normalized segmented iris is divided into multitracks and then each track is estimated individually to analyze the recognition accuracy rate (RAR).
Secondly, six local quality evaluation parameters are adopted to analyze texture information of each track.
Besides, particle swarm optimization (PSO) is employed to get the weights of these evaluation parameters and corresponding weighted coefficients of different tracks.
Finally, all tracks’ information is fused according to the weights of different tracks.
The experimental results based on subsets of three public and one private iris image databases demonstrate three contributions of this paper.
(1) Our experimental results prove that partial iris image cannot completely replace the entire iris image for iris recognition system in several ways.
(2) The proposed quality evaluation algorithm is a self-adaptive algorithm, and it can automatically optimize the parameters according to iris image samples’ own characteristics.
(3) Our feature information fusion strategy can effectively improve the performance of iris recognition system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Ying& Liu, Yuanning& Zhu, Xiaodong& Chen, Huiling& He, Fei& Pang, Yutong. 2014. Novel Approaches to Improve Iris Recognition System Performance Based on Local Quality Evaluation and Feature Fusion. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050546
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Ying…[et al.]. Novel Approaches to Improve Iris Recognition System Performance Based on Local Quality Evaluation and Feature Fusion. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050546
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Ying& Liu, Yuanning& Zhu, Xiaodong& Chen, Huiling& He, Fei& Pang, Yutong. Novel Approaches to Improve Iris Recognition System Performance Based on Local Quality Evaluation and Feature Fusion. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050546
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050546
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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