基于经验模态分解的虹膜识别
基于经验模态分解的虹膜识别
虹膜识别是一种有效的生物特征识别方法。经验模态分解是一种可自适应的对非线性、非平稳信号进行多分辨率分解的信号分析算法。将虹膜图像进行EMD分解，找出有利于虹膜识别的敏感频带，使用选择后的固有模态分量对虹膜图像进行特征提取。仿真实验结果表明，该方法正确识别率达到99.44%，并且由于其在特征提取的同时消除了高频噪声和背景光影响，简化了预处理过程，降低了算法的复杂度。