基于PCA-SIFT的虹膜识别算法

摘要

作为一种生物识别手段，虹膜识别技术具有惟一性、稳定性和安全性等优点，也是当前模式识别和机器学习领域的一个研究热点，提出了一种新的虹膜识别方法，该方法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取虹膜的局部特征点，并采用主分量分析(PCA)的方法对特征进行描述，最后通过Euclidean距离完成特征匹配。实验结果表明，基于主分量分析(PCA)的特征描述子具有更高的辨析力和稳健性，在虹膜匹配的实验中表现出更高的准确性和更快的匹配速度。