基于多模生物特征的融合與識別方法研究.pdf

1、身份鑒別是我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢杀苊獾幕締栴},且廣泛應(yīng)用于銀行、公安、司法等一切需要驗(yàn)證個(gè)人身份的領(lǐng)域。傳統(tǒng)的單模身份認(rèn)證技術(shù)具有許多的局限性(比如:對光照的敏感性等),造成了該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的許多困難。隨著數(shù)據(jù)融合技術(shù)的興起,多模生物特征識別可以利用不同生物特征之間的互補(bǔ)信息,融合各種生物特征的主要信息,最終以達(dá)到綜合判斷個(gè)人身份的目的。許多學(xué)者堅(jiān)定地認(rèn)為多模生物特征識別是未來生物識別的方向。
　　 本文介紹了常見生物特征的特

2、點(diǎn)、多模生物特征的融合方法以及數(shù)據(jù)融合的定義、基本原理、層次結(jié)構(gòu)和方法,并研討了人臉、指紋和虹膜等三種單模身份認(rèn)證技術(shù)在識別時(shí)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。本文主要研究多模生物的融合與識別,主要工作總結(jié)如下:
　　 1)為了解決提高單模身份認(rèn)證的識別率的問題,本文從人臉識別、指紋識別和虹膜識別等三種身份認(rèn)證技術(shù)出發(fā),研究了三種單模識別技術(shù),并加以改進(jìn)應(yīng)用。但是始終存在單模生物認(rèn)證的局限性,如人臉對光線的敏感性、虹膜定位不準(zhǔn)確等,導(dǎo)致識別的可

3、靠性低。
　　 2)針對不同算法的多模生物識別融合問題,本文研究了在決策層使用了一種分塊加權(quán)的融合算法。該算法能夠克服單一的生物特征識別的缺陷,如采集時(shí)某人的其中一個(gè)特征的噪聲對識別的可靠性的影響。在我們采用的自建的數(shù)據(jù)庫測試中,該算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表現(xiàn)出較好的優(yōu)越性。
　　 3)為了解決多模生物特征的融合問題,本文在相似性系數(shù)模型的基礎(chǔ)上研究了一種新的基于相似度的融合算法。該算法在特征提取后進(jìn)行了特征層的數(shù)據(jù)融合以及在模式