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2014 | OriginalPaper | Chapter

An Effective Iris Recognition Method Based on Scale Invariant Feature Transformation

Authors : Guang Huo, Yuanning Liu, Xiaodong Zhu, Hongye Wang, Lijiao Yu, Fei He, Si Gao, Hongxing Dong

Published in: Biometric Recognition

Publisher: Springer International Publishing

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The parameter selection of SIFT operator is the premise and difficulty of feature extraction with SIFT. Based on

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analysis of the change regulation between each parameter of SIFT operator and the valid key points in detail, a variety of parameter selection ways to fit to extract iris texture features are put forward in this paper. A new set of feature matching method is designed and realized according to the features. According to the experimental results from three public iris databases, including CASIA V1.0, CASIA-V3-Interval and MMU, compared with classical SIFT method of Lowe, the method we proposed has been proven to increase by 2% to 5% in recognition accuracy. It shows that the method we proposed has strong robustness and high recognition ability.

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Metadata
Title
An Effective Iris Recognition Method Based on Scale Invariant Feature Transformation
Authors
Guang Huo
Yuanning Liu
Xiaodong Zhu
Hongye Wang
Lijiao Yu
Fei He
Si Gao
Hongxing Dong
Copyright Year
2014
Publisher
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-12484-1_34

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