Abstract-Som en tillförlitlig strategi för mänsklig identifiering, har iris erkännande fått ökad uppmärksamhet under de senaste åren. Den mest särskiljande egenskapen hos en irisbild kommer från de fina rumsliga förändringarna i bildstrukturen. Så iris mönster representation måste karakterisera den lokala intensiteten variationer i iris signaler. Mätningarna från minutiae påverkas dock lätt av buller, såsom ocklusioner av ögonlock och ögonfransar, iris lokaliseringsfel, icke-linjära iris-deformationer, etc. Detta begränsar irisigenkänningssystemens noggrannhet i hög grad. I detta papper, en elastisk iris blob matchande algoritm föreslås för att övervinna begränsningarna för lokala funktionsbaserade klassificeringar (LFC). Dessutom, för att känna igen olika iris bilder effektivt ett nytt cascading system föreslås att kombinera LFC och en iris blob matcher. När LFC är osäkert på sitt beslut är irisbilder av dålig kvalitet vanligtvis involverade i en jämförelse inom klassen. Sedan iris blob matcher tas till för att bestämma indata iris identitet eftersom den är kapabel att känna igen bullriga bilder. Omfattande experimentella resultat visar att de kaskadklassificerade klassificeringarna avsevärt förbättrar systemets noggrannhet med försumbar extra beräkningskostnad.
En elastisk iris blob matchande algoritm föreslogs för att övervinna begränsningarna för lokala funktionsbaserade klassificeringar (LFC) i REF, och för att känna igen de olika iris bilder korrekt, en
Improving Iris Recognition Accuracy via Cascaded Classifiers
{'venue': 'ICBA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}