《表5 不同虹膜库匹配次数》

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《基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别》

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为验证本文算法的鲁棒性以及优越性，将本文MD-LBP算法与LBP[10]、MB-LBP[11]、CS-LBP[12]、SCCS-LBP[13]算法分别在不同虹膜库上进行实验。其中JLU-6.0虹膜库规模较大且包含多状态的虹膜，CASIA-Interval虹膜库图像质量较为清晰，CASIA-Lamp虹膜库适合研究虹膜图像的非线性归一化和特征鲁棒性。对比实验中LBP采用等距离的8个像素点，MB-LBP中采用邻域中包含8个子块，每个邻域子块包含3×3个像素，CS-LBP和SCCS-LBP都采用参数半径为2，等距离的16个像素点，编码长度为8。以上算法都采用最小的Hamming距离进行匹配识别。每个图像库的类内、类外、总匹配次数如表5所示。各虹膜库的CRR和EER如表6所示。各虹膜库的ROC曲线如图11所示。