| 专利名称 | 基于机器学习的虹膜图像质量确定方法 | 申请号 | CN201110451829.X | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102567744A | 公开（授权）日 | 2012.07.11 | 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;李星光 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 基于机器学习的虹膜图像质量确定方法 至基于机器学习的虹膜图像质量确定方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 一种基于机器学习的虹膜图像质量确定方法，包括步骤：对虹膜图像进行预处理；提取虹膜图像质量因子；利用多高斯模型拟合单一质量因子正负样本的概率密度函数；利用改进的Neyman-Pearson方法融合得到虹膜图像质量分数；通过假设检验的方法确定最优质量等级数。本发明针对离焦、运动模糊和斜眼，提出了鲁棒的检测方法，引入了Neyman-Pearson方法融合多质量因子，形成质量分数，最终通过假设检验的方法得到了具有统计意义的图像质量等级。本发明可用于虹膜图像采集时的质量确定，以及针对识别算法的性能预测。 |
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