基于支持向量机的近红外人脸与虹膜融合算法

【摘要】：提出了一种基于近红外人脸和虹膜的匹配层融合算法。该算法对近红外人脸运用基于小波变换的二维主成分分析(2DPCA)特征提取方法和欧氏距离比较的匹配方法,对虹膜运用基于局部信息统计的分块编码方法和汉明距离比较的匹配方法,然后在匹配层采用支持向量机(SVM)策略对匹配分值进行融合,最终运用融合后的匹配分值进行决策。在一定规模的多模态数据库中进行了算法的验证,融合结果显示,基于SVM的近红外人脸和虹膜匹配层的融合,能够对较高的虹膜识别的准确率进一步提升,增强了系统识别率及鲁棒性。