| 专利名称 | 一种基于线性规划模型的生物特征图像分析与识别方法 | 申请号 | CN201210339394.4 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102902980A | 公开（授权）日 | 2013.01.30 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 谭铁牛;孙哲南;王立彬 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于线性规划模型的生物特征图像分析与识别方法 至一种基于线性规划模型的生物特征图像分析与识别方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于线性规划模型的生物特征图像识别方法，该方法包括以下步骤：生物特征训练样本图像归一化；得到基于局部子区域特征的生物特征图像表达；若特征个数过大，基于并行随机采样处理和线性规划模型选择最优特征，若否基于线性规划模型选择最优特征；将最优特征按权重大小降序排列，选择排名靠前的特征通过SVM得到分类器模型；待测试生物特征图像归一化；提取其最优局部子区域特征并输入分类器模型中，得到该生物特征图像的识别结果。本发明得到的生物特征图像特征鲁棒性好，识别精度高，因此本发明方法效率高，能够提高大规模生物特征数据比对的速度和精度，可用于生物特征识别的身份认证系统和其他需要安全性防范的诸应用系统中。 |
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