基于人臉與人耳多生物特征識別的關(guān)鍵問題研究.pdf

1、近幾年來，新型的身份識別技術(shù)迅猛發(fā)展，尤其是以生物特征識別為代表的技術(shù)發(fā)展更為迅速。基于生物特征識別的技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到公共安全、信息安全等場所，取得了較好的社會效果。盡管生物特征識別有許多其他識別技術(shù)所沒有的優(yōu)點，但是它也受到許多因素的制約，如噪聲干擾、非普遍性和防欺騙能力等方面有明顯的不足。
　　針對單生物特征的缺點，人們提出了將多生物特征進行融合識別。通過實驗已經(jīng)表明，對多生物特征進行融合不但能夠提高最后的識別率、驗證精度，

2、而且還可以擴大系統(tǒng)的使用范圍。尤其是最近幾年，生物特征的合成和對融合多生物特征識別系統(tǒng)的開發(fā)已經(jīng)成為當前生物識別技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域的研究熱點，同時也是研究難點。
　　人耳與人臉多生物特征信息融合識別是一個新興的生物特征識別技術(shù)，目前還處于起步階段，有許多關(guān)鍵問題還沒有解決，本文主要從單生物特征提取和多生物特征融合階段進行考慮。
　　在人耳與人臉多生物特征識別過程中，對于單生物特征的特征提取也是一個非常重要的一環(huán)，提取的生物特征的優(yōu)

3、劣將會對最后的判決結(jié)果有很大影響。人耳識別做為一個新興的生物特征識別技術(shù)，目前研究的還不夠深入，且相對于人臉特征，人耳的特征點更少。
　　因此本文從人耳特征提取出發(fā)，提出了一個基于張量主元分析的人耳識別方法。首先對人耳圖像進行小波變換，取得四個子帶信號，再對四個子帶信號進行張量PCA特征提取，最后利用最近鄰的方法進行識別，實驗結(jié)果表明，利用張量主成分分析算法對生物特征進行提取，可以取得較好的識別結(jié)果。
　　在人耳與人臉融合層