基于線性分類器的多模態(tài)生物特征識別技術(shù)研究.pdf

1、在科學技術(shù)和信息技術(shù)快速發(fā)展的當今社會，信息安全的重要性越來越突出，這也對身份識別技術(shù)提出了更高的要求。以生物特征作為識別身份的技術(shù)具有方便、安全和可靠等優(yōu)點，并且已經(jīng)得到了廣泛的關(guān)注和迅速的發(fā)展?，F(xiàn)有的生物特征識別系統(tǒng)大都是基于單一生物特征來進行身份識別的，這種方式有其自身的局限性和缺陷，比如特殊人群的某些生物特征由于損傷、缺失、病變等致使識別系統(tǒng)效果較差甚至不適用?；谝陨显?，基于多種生物特征的識別技術(shù)應(yīng)運而生，它能夠利用多種生物

2、特征的互補信息，被認為是未來身份識別技術(shù)的發(fā)展的新方向。
　　 本文介紹了融合的概念、融合的層次及融合的方法，在對融合層次比較的基礎(chǔ)之上選取特征層進行融合。其中主要從人臉識別和掌紋識別兩種單模態(tài)身份識別方式入手，研究了主成分分析、Fisher線性判別分析等線性子空間方法完成對原始數(shù)據(jù)的降維和特征的提取，利用最小距離分類器得到分類識別的結(jié)果。在完成人臉和掌紋特征的提取的基礎(chǔ)之上，對特征進行歸一化處理，實現(xiàn)了典型相關(guān)分析算法上人臉和

3、掌紋特征的融合，通過對融合以后特征的典型相關(guān)變量的求解，進行分類識別。將人臉特征和掌紋特征融合擴展到復(fù)數(shù)域，將兩種生物特征分別作為復(fù)數(shù)的實部和虛部，并將融合的復(fù)數(shù)特征分別用于獨立成分分析和局部保持投影分析完成對生物特征的分類識別的任務(wù)。并將得到的識別結(jié)果與實數(shù)域和單模態(tài)得到的識別結(jié)果進行對比，驗證本文算法的有效性?；谌四樅驼萍y數(shù)據(jù)庫的仿真試驗結(jié)果表明，在對人臉和掌紋特征的提取之上對兩種特征進行融合能夠充分利用生物特征的分類信息，提高了