蚁群变异粒子群优化的高效二次虹膜识别

"这篇研究论文探讨了一种基于蚁群变异粒子群优化的二次虹膜识别算法，旨在解决多类别虹膜识别中的效率、干扰抗性和准确性问题。文章由刘帅、刘元宁、朱晓冬、林泽江和杨金阳共同撰写，他们分别来自吉林大学的不同学院，主要研究领域涉及虹膜识别和大数据管理。论文提出了一个综合方法，首先利用主成分分析(PCA)减少虹膜图像的噪声和冗余，接着通过Gabor滤波和Hamming距离进行初步识别。对于首次识别后未明确分类的虹膜，采用Haar小波和BP神经网络进行二次识别。在这个过程中，神经网络的连接权重和Gabor滤波器参数通过蚁群变异法改进的粒子群优化算法进行优化，以提高识别的准确性和效率。实验结果显示，该算法在不同的虹膜数据库上表现出高识别性能、良好的稳定性和鲁棒性，并且所需时间较短。关键词包括：二次虹膜识别、蚁群变异、粒子群优化和主成分分析。" 在本文中，作者提出了一个创新的虹膜识别方案，它结合了多个优化技术来提高识别效果。首先，主成分分析（PCA）用于降维处理，减少虹膜图像的复杂性，同时去除不必要的噪声，这是预处理的关键步骤，可以提高后续识别的精确性。接下来，Gabor滤波器被用来提取图像特征，因为Gabor滤波器在纹理分析和模式识别中表现优秀，尤其是在生物特征识别领域。通过计算Hamming距离，可以对虹膜进行首次分类，将差异较大的虹膜排除，降低识别的复杂度。 对于首次识别中未能确定的虹膜，作者引入了二次识别阶段。在这个阶段，使用了Haar小波和BP神经网络。Haar小波因其在信号处理中的优良性能，常用于特征提取。BP神经网络则是一种常用的机器学习模型，能处理非线性关系，适应性强。然而，为了进一步优化神经网络的性能，作者采用了蚁群变异法改进的粒子群优化算法来调整网络的连接权重和Gabor滤波器参数。这种方法借鉴了蚂蚁群体寻找食物路径的行为，通过模拟信息素的扩散和蒸发，以及粒子群的协作搜索，寻找最优解，从而提高识别的准确性和鲁棒性。 实验部分，作者将提出的算法与多种现有的虹膜识别算法在不同规模的虹膜数据库上进行了比较，验证了新算法的优越性。实验结果证明，该算法在识别速度、稳定性和对干扰的抵抗能力方面都有显著优势，这使得它在实际应用中具有很大的潜力，特别是在大规模虹膜识别系统中。 总结来说，这篇研究论文为虹膜识别技术带来了新的思路，将蚁群优化和粒子群优化相结合，为多类别虹膜识别提供了一个高效且鲁棒的解决方案。这种方法不仅提高了识别准确率，还降低了计算复杂度，对于未来生物特征识别领域的研究有着重要的参考价值。