基于生物特征的身份識別及其魯棒性研究.pdf

1、該文就是從基于人臉和說話人語音的身份識別出發(fā),完成了以下研究工作：（1）我們將獨(dú)立分量分析應(yīng)用到特征抽取問題中,并根據(jù)特征抽取問題的具體情況,提出了獨(dú)立特征提取方法.（2）我們將獨(dú)立特征抽取方法應(yīng)用于人臉圖像特征抽取,考慮到人臉圖像數(shù)據(jù)量大,提出了采用基于四階矩的獨(dú)立分量抽取方法并且后端采用遺傳算法對求得的獨(dú)立基進(jìn)行選取,在保證識別率的同時降低了運(yùn)算量.取得了令人滿意的效果.（3）對于說話人識別,由于不同頻率上的相關(guān)性包含了說話人聲帶的

2、共振信息.能有效區(qū)分說話人,我們提出了基于主分量分析和Fisher準(zhǔn)則的說話人特征抽取,利用了主分量分析將Mel域頻矢量進(jìn)行了坐標(biāo)基變換.而使得各頻帶間的相關(guān)性在這個新的坐標(biāo)基下更突出了.再利用Fisher準(zhǔn)則對求得的新的特征矢量中參數(shù)進(jìn)行選擇,得到了相同維數(shù)情況下區(qū)分度最優(yōu)的特征矢量.（4）我們還提出了對語音信號的短時頻譜向量做獨(dú)立特征分析,有效利用頻譜矢量元素間的高階統(tǒng)計(jì)信息,進(jìn)一步考慮各個頻率間的相依性,從而求得一組獨(dú)立頻譜系數(shù).