| 基于机器学习的虹膜图像质量确定方法 |
| 谭铁牛 ; 孙哲南; 李星光
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| 2011-12-29
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| 公开日期 | 2012-07-11
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| 授权国家 | CN
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| 专利类型 | 发明
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| 摘要 | 一种基于机器学习的虹膜图像质量确定方法，包括步骤：对虹膜图像进行预处理；提取虹膜图像质量因子；利用多高斯模型拟合单一质量因子正负样本的概率密度函数；利用改进的Neyman-Pearson方法融合得到虹膜图像质量分数；通过假设检验的方法确定最优质量等级数。本发明针对离焦、运动模糊和斜眼，提出了鲁棒的检测方法，引入了Neyman-Pearson方法融合多质量因子，形成质量分数，最终通过假设检验的方法得到了具有统计意义的图像质量等级。本发明可用于虹膜图像采集时的质量确定，以及针对识别算法的性能预测。 |
| 专利号 | CN201110451829.X
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| 专利状态 | 授权
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8647
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| 专题 | 智能感知与计算研究中心
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| 作者单位 | 中国科学院自动化研究所
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| 第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
谭铁牛,孙哲南,李星光. 基于机器学习的虹膜图像质量确定方法. CN201110451829.X[P]. 2011-12-29.
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