技术总结
本发明公开了一种基于ELM的多粒度虹膜识别方法，解决了现有虹膜识别方法中提取的特征不完整及识别的速度慢问题，包括图像采集并标记；图像预处理；灰度共生矩阵特征提取过程；2D‑Gabor滤波器组特征提取过程；构建多粒度特征向量；虹膜识别模型获取；虹膜类别测试；识别精度计算。本发明将灰度共生矩阵和2D‑Gabor滤波器组相结合生成多粒度特征向量，既包含了高频纹理信息，又包含了中低频纹理信息，所以包含较全面的虹膜特征，增强了虹膜的识别特性，提高了虹膜的识别精度，又将ELM应用到虹膜识别过程中，提高了虹膜识别的速度。适用于对识别精度和实时性要求较高的安全信息领域。
技术研发人员：吴宪祥;叶素华;郭宝龙;王娟;杨强;呼香艳;韩宗亭;李星星;陈晨
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
文档号码：201610808981
技术研发日：2016.09.08
技术公布日：2017.02.22