基于改进Hamming距离的虹膜识别算法

针对虹膜特征匹配速度较慢的问题,提出了一种改进的Hamming距离算法来缩短匹配的时间。传统的特征匹配是采用8次移位比对的方式,选择其中最小的一次Hamming距离与阈值进行比较,这种方法会带来计算量的增加,影响实时性。为此提出一种新的方法。在进行特征移位比对的同时,将每次得到的Hamming距离与阈值进行比较,若小于阈值,则结束移位比对,判定这2个虹膜来自同一采集者;若不小于阈值,则继续移位比对,直到移位8次为止。在mini2440开发板上,使用CASIA虹膜数据库对该算法进行了大量的实验。结果表明:该方法比传统的Hamming距离匹配法更快,并且准确率有所提高,说明该方法可行有效。