虹膜身份识别技术

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虹膜身份识别技术

程宇奇, 葛微, 陈彦平

文章导航 > 中国光学（中英文） > 2009 > 2(4): 296-303.

程宇奇, 葛微, 陈彦平. 虹膜身份识别技术[J]. 中国光学（中英文）, 2009, 2(4): 296-303.

引用本文:

程宇奇, 葛微, 陈彦平. 虹膜身份识别技术[J]. 中国光学（中英文）, 2009, 2(4): 296-303.

CHENG Yu-qi, GE Wei, CHEN Yan-ping. Personal identification based on iris recognition technology[J]. Chinese Optics, 2009, 2(4): 296-303.

Citation:

CHENG Yu-qi, GE Wei, CHEN Yan-ping. Personal identification based on iris recognition technology[J]. Chinese Optics, 2009, 2(4): 296-303.

程宇奇, 葛微, 陈彦平. 虹膜身份识别技术[J]. 中国光学（中英文）, 2009, 2(4): 296-303.

引用本文:

程宇奇, 葛微, 陈彦平. 虹膜身份识别技术[J]. 中国光学（中英文）, 2009, 2(4): 296-303.

CHENG Yu-qi, GE Wei, CHEN Yan-ping. Personal identification based on iris recognition technology[J]. Chinese Optics, 2009, 2(4): 296-303.

Citation:

CHENG Yu-qi, GE Wei, CHEN Yan-ping. Personal identification based on iris recognition technology[J]. Chinese Optics, 2009, 2(4): 296-303.

虹膜身份识别技术

程宇奇^1,2,
葛微^1,2,,
陈彦平³

1.
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033;
2.
中国科学院研究生院，北京 100039;
3.
长春工业大学电气与电子工程学院，吉林，长春 130012

通讯作者:
葛微

中图分类号: TP391.4;Q334
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出版历程
- 收稿日期: 2009-04-11
- 修回日期: 2009-06-13
- 刊出日期: 2009-08-20

Personal identification based on iris recognition technology

CHENG Yu-qi^1,2,
GE Wei^{1,2
,},
CHEN Yan-ping³

1.
Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033，China;
2.
Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China;
3.
School of Electric &Electronic Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China

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Corresponding author: GE Wei

摘要: 介绍了现在最有发展前景的生物特征识别技术——虹膜身份识别技术。在整体介绍了其技术的基础上，详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法，最后针对虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向：精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法，高效的特征提取方法，机器学习的分类方法，虹膜图像的质量评价，不完整、不合作情况下的虹膜识别以及活体虹膜检测。
- 虹膜识别 /
- 模式识别 /
- 身份鉴别 /
- 虹膜数据库 /
- 生物特征
Abstract: The iris recognition technology as the biometrics with the best prospect is introduced. Based on the introduction of the technology from the whole, the representational algorithms are described in detail. At last, aimed at the problems existed in the process of iris recognition, the trend for the future is put forward——the localization algorithms with high accuracy, fast speed and good robustness, high effective feature extraction methods, machine learning methods, the evaluation of iris image quality, the iris recognition under incomplete and non-cooperative situation, and the detection of live iris.
- iris recognition /
- pattern recognition /
- personal identification /
- iris database /
- biometrics

参考文献(0)

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