Computational Intelligence används för att lösa faktiska och komplicerade globala problem, även neurala nätverk (NNs) och evolutionära datorsystem har också påverkat dessa frågor. Biometriska egenskaper är tillämpliga för att upptäcka brott i säkerhetssystem eftersom de erbjuder attraktiva egenskaper som stabilitet och unikhet. Även om olika metoder har föreslagits för detta mål, har brister såsom beräknings komplexitet, långa tidsperioder och hög minnesförbrukning kvar. I den aktuella studien föreslås en ny metod för erkännande av mänsklig iris baserad på en multi-lager perceptron NN och partikelsvärmoptimering (PSO) algoritmer för att utbilda nätverket för att öka generaliseringens prestanda. En kombination av dessa algoritmer användes som en klassificering. Ett förbehandlingssteg utfördes på iris-avbildningarna för att förbättra resultaten och tvådimensionell gaborkärnans extraktion användes. Uppgifterna normaliserades, tränades och testades med den föreslagna metoden. En PSO-algoritm tillämpades för att utbilda NN för dataklassificering. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden fungerar bättre än många andra välkända tekniker. Benchmark Chinese Academy of Science and Institute of Automation (CASIA)-iris V3 och Center for Machine Learning and Intelligent Systems vid University of California, Irvine (UCI) maskininlärning arkiv dataset användes för testning och jämförelse.
Den föreslagna ramen för irisigenkänning i REF är baserad på multilager perceptron neural nätverk-partiklar svärm optimering (MLPNN-PSO).
Hybrid robust iris recognition approach using iris image pre-processing, two-dimensional gabor features and multi-layer perceptron neural network/PSO
{'venue': 'IET Biom.', 'journal': 'IET Biom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}