In fact, we used first 20 principal

In fact, we used first 20 principal components for iris recognition system as they provided 80–90 % of total variations. Hence 2DPCA method reduced the dimension of iris image by selecting the only highest significant eigenvalues and its corresponding eigenvectors. 2DPCA is performed on segmented iris images to reduce the dimension by taking the significant principal components. The iris features obtained from the 2DPCA process are projected onto a lower dimension sub space.

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实际上，我们使用虹膜识别系统的前20个主要组件，因为它们提供了总变化的80-90％。因此，2DPCA方法通过选择唯一的最高有效特征值及其对应的特征向量来减小虹膜图像的尺寸。对分割后的虹膜图像执行2DPCA，以通过采用重要的主分量来减小尺寸。从2DPCA处理获得的虹膜特征被投影到较低维度的子空间上。

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事实上，我们使用前 20 个主要组件用于虹膜识别系统，因为它们提供了 80-90% 的总变异。因此，2DPCA 方法通过选择唯一具有最高意义的艾根价值及其相应的艾根维器来降低虹膜图像的尺寸。2DPCA 在分段虹膜图像上执行，通过拍摄重要主要组件来降低尺寸。从 2DPCA 过程获得的虹膜特征投影到较低的维度子空间。

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事实上，我们在虹膜识别系统中使用了前20个主成分，因为它们提供了80–90%的总变异。因此，2DPCA方法通过只选取最高有效特征值及其对应的特征向量来降低虹膜图像的维数。对分割后的虹膜图像进行2DPCA，通过提取有效的主成分进行降维。将2DPCA过程得到的虹膜特征投影到低维子空间。<br>

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