Patterns Recognition Using Translation-Invariant Wavelet Transform
Kuk-Jin Kim, Seongwon Cho, Jaemin Kim, Cheol-Su Lim · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2003
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다. Wavelet Transform can effectively represent the local characteristics of a signal in the space-frequency domain. However, the feature vector extracted using wavelet transform is not translation invariant. This paper describes a new feature extraction method using wavelet transform, which is translation-invariant. Based on this translation-invariant feature extraction, the iris recognition method, based on this feature extraction method, is robust to noises. Experimentally, we show that the proposed method produces super performance in iris recognition.