基于多生物特征融合的身份識別技術研究.pdf

1、基于生物特征的身份識別技術已成為信息安全領域中的一項關鍵技術，具有極高的學術研究價值和商業(yè)應用價值。但是單一的生物特征識別都存在著其自身局限性的問題，難以滿足身份識別的高精度、高性能的要求。基于多種生物特征融合的身份識別是利用人的多個生理和行為特征的融合對身份進行識別的技術，可有效提高身份識別系統(tǒng)的性能。
　　 本文以多生物特征的融合為研究方向，以提高身份識別的性能為研究目的，通過研究人臉、指紋、語音三種特征的識別方法以及多生物

2、特征融合的手段，提出多種融合策略，并通過實驗論證其有效性。主要包括四方面的內(nèi)容：
　　 首先，利用基于LBP的人臉識別、基于細節(jié)點的指紋識別和基于GMM的說話人識別作為單一特征識別的方法，并對各自的方法和特點進行了研究。
　　 其次，以生物特征的融合為背景，對多模式信息的融合進行了研究，對在傳感器層、特征層、匹配層和決策層的融合進行了分析和比較，對分類器輸出信息的級別以及多分類器組合的問題進行了深入的研究。
　　

3、 再次，在本實驗室采集的多生物特征庫上進行了人臉、指紋、語音三種特征融合的實驗。在決策層融合中，采用樹形流程，利用分類器輸出的排序級信息進行融合，在匹配得分層融合中，采用并行流程，利用分類器輸出的數(shù)據(jù)級信息進行融合，兩個實驗均取得了高于單生物特征系統(tǒng)識別率約10％的結果。綜合上面兩個實驗的優(yōu)勢，在得分層融合中，利用數(shù)據(jù)級信息的排序性，對得分值進行加權處理，進一步提高了識別率。
　　 最后，在身份注冊和識別兩部分的框架基礎上，設計