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2009 | OriginalPaper | Chapter

Image Averaging for Improved Iris Recognition

Authors : Karen P. Hollingsworth, Kevin W. Bowyer, Patrick J. Flynn

Published in: Advances in Biometrics

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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We take advantage of the temporal continuity in an iris video to improve matching performance using signal-level fusion. From multiple frames of an iris video, we create a single average image. Our signal-level fusion method performs better than methods based on single still images, and better than previously published multi-gallery score-fusion methods. We compare our signal fusion method with another new method: a multi-gallery, multi-probe score fusion method. Between these two new methods, the multi-gallery, multi-probe score fusion has slightly better recognition performance, while the signal fusion has significant advantages in memory and computation requirements.

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Metadata
Title
Image Averaging for Improved Iris Recognition
Authors
Karen P. Hollingsworth
Kevin W. Bowyer
Patrick J. Flynn
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01793-3_112

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