基于802.11無線網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證協(xié)議的研究

1、 分類號 密 級 U D C 編 號 桂林電子科技大學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 題目 基于 基于人臉和 人臉和語音融合 語音融合的身份辨別 的身份辨別研究 研究 （英文 英文

2、） The Rasearch of Identifition Based on Face and Speech Fusion 研 究 生 姓 名: 092021228 研 究 生 姓 名: 粟 秀 尹 指導(dǎo)教師姓名 指導(dǎo)教師姓名、職務(wù) 職務(wù): 曾 慶 寧 教 授

3、 申 請 學(xué) 位 門 類: 工 學(xué) 碩 士 學(xué) 科、專 業(yè): 信號與信息處理 提 交 論 文 日 期: 2012 年 4 月 論 文 答 辯 日 期: 2012 年 6 月 年 月 日 摘 要 Ⅰ 摘 要

4、信息技術(shù)飛速發(fā)展， 使得身份數(shù)字化和隱性化， 如何確定一個人的身份成為一個亟需解決的社會性問題。基于單一模態(tài)的身份認(rèn)證因存在自身局限而無法廣泛應(yīng)用，而基于多生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)利用生物特征之間的互補(bǔ)信息， 可以克服或避免單一模態(tài)認(rèn)證技術(shù)的局限而成為研究熱點(diǎn)。 本文對人臉和語音兩種生物特征進(jìn)行融合。 基于人臉的身份驗(yàn)證過程包括人臉檢測和人臉識別兩部分。 文中采用基于膚色模型和模板匹配進(jìn)行人臉檢測。 人臉識別中，重點(diǎn)研究了主分量分析（PC

5、A） 、線性判別分析（LDA）以及幾種基于 PCA 和 LDA結(jié)合的方法。并在 ORL 和 Yale 數(shù)據(jù)庫上比較了這幾種結(jié)合方法的識別性能。 與文本無關(guān)的說話人身份識別技術(shù)中，深入詳解了 LPCC 和 MFCC 語音特征提取過程，矢量量化（VQ）的原理、LBG 碼本的設(shè)計以及識別流程。在自制語音庫上，實(shí)驗(yàn)仿真語音特征、測試時長、識別時長、碼本容量對識別性能的影響。 人臉信息和語音信息的關(guān)連性不強(qiáng)， 所以本文采用高層次融合策略。 介紹了