基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2020年第6期北京时间：

作者：张齐贤, 朱晓冬, 刘元宁, 王超群, 吴祖慷, 李昕龙

单位：1. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春 130012；2. 吉林大学 软件学院, 长春 130012；3. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012

摘要：针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.

关键词：虹膜质量评价,序列虹膜,BP神经网络,精确度