基于经验模态分解的虹膜识别

虹膜识别是一种有效的生物特征识别方法。经验模态分解(EMD)是一种可自适应的对非线性、非平稳信号进行多分辨率分解的信号分析算法。将虹膜图像进行EMD分解,找出有利于虹膜识别的敏感频带,使用选择后的固有模态分量对虹膜图像进行特征提取。仿真实验结果表明,该方法正确识别率达到99.44%,并且由于其在特征提取的同时消除了高频噪声和背景光影响,简化了预处理过程,降低了算法的复杂度。