[发明专利]一种基于图像处理的生物识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的生物识别方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集图像数据，所述图像数据包括：人脸图像数据、虹膜图像数据或指纹图像数据；

S2：采用图像归一法和图像增强法对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据；

S3：对所述预处理后的图像数据进行图像特征提取，获取第一特征集合；

S4：利用SFCBF算法对所述第一特征集合进行选择，获取第三特征集合；

S5：根据所述第三特征集合进行生物识别；

其中，步骤S4包括：

S41：根据第一特征集合中每个特征与类之间的关联程度，从第一特征集合中移除与当前的类不相关的特征，获取第二特征集合；

S42：根据所述第二特征集合中每个特征与类以及特征子集与类之间的关联程度，从第二特征集合中移除冗余的特征，获取第三特征集合；

步骤S42包括：

S421：根据所述任一特征与类之间的关联程度，对所有关联程度按照从大到小的顺序排序；

S422：获取第二特征集合中第一个特征F_i；

S423：遍历特征F_i之后的每个特征F_j，将特征F_j放入特征F_i所在的集合中，利用公式计算得出SU_ij，并利用公式计算得出SC_jc，其中，IG(X|Y)指两个变量之间的互信息多少，H(X)、H(Y)指变量的信息熵，N为特征个数，Avg(SU_ic)为所有特征与类之间的相关性的平均值，Avg(SU_ij)为特征与特征之间的相关性的平均值；

S424：判断SU_ij和SC_jc是否满足：SU_jcSU_ij且SC_icSC_jc；

S425：如果是，判定特征F_j为冗余特征，删除特征F_j；

S426：在删除特征F_j后的第二特征集合中，获取F_i后的第一个特征F_i+1，重复步骤S423到S425；

S427：重复步骤S423到S426，直到第二特征集合中的最后一个特征，获取第三特征集合。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的生物识别方法，其特征在于，步骤S41包括：

S411：计算第一特征集合中任一特征与类之间的关联程度；

S412：判断所述任一特征与类之间的关联程度是否＞设定的关联程度阈值；

S413：如果是，保留所述任一特征，并将所述任一特征添加至第二特征集合；

S414：如果否，删除所述任一特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的生物识别方法，其特征在于，所述关联程度阈值为位置的相关性值。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的生物识别方法，其特征在于，步骤S5包括：

对所述第三特征集合采用十折交叉验证法进行训练和测试，且测试时采用SVM分类器进行分类；

根据10份测试结果的均值，获取识别结果。