Abstrakt. Iris-baserad personlig identifiering har rönt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Nästan alla toppmoderna algoritmer för irisigenkänning är baserade på statistisk klassificering och lokala bildfunktioner, som är bullerkänsliga och knappast för att ge perfekt igenkänningsprestanda. I detta dokument föreslår vi en ny metod för irisigenkänning med hjälp av histogrammet för lokalt binärt mönster för global irisstrukturrepresentation och grafmatchning för strukturell klassificering. Målet med vår idé är att komplettera de toppmoderna metoderna med ortogonala egenskaper och klassificering. I den texturrika iris-bilddatabasen UPOL uppnår vår metod högre diskriminabilitet än den senaste tekniken. Men vår algoritm fungerar inte bra i CASIA-databasen vars bilder är mindre texturerade. Då visas värdet av vårt arbete genom att ge kompletterande information till de toppmoderna systemen för irisigenkänning. Efter enkel fusion med vår metod kan samma felfrekvens för Daugmans algoritm halveras.
I REF föreslogs en iris igenkänningsmetod baserad på histogrammet av lokala binära mönster för att representera iris textur och en graf matchande algoritm för strukturell klassificering.
Graph matching iris image blocks with local binary pattern
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}