基于線性分類器的多模態(tài)生物特征識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、在科學(xué)技術(shù)和信息技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，信息安全的重要性越來(lái)越突出，這也對(duì)身份識(shí)別技術(shù)提出了更高的要求。以生物特征作為識(shí)別身份的技術(shù)具有方便、安全和可靠等優(yōu)點(diǎn)，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(shí)別系統(tǒng)大都是基于單一生物特征來(lái)進(jìn)行身份識(shí)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(shí)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(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它能夠利用多種生物

2、特征的互補(bǔ)信息，被認(rèn)為是未來(lái)身份識(shí)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(duì)融合層次比較的基礎(chǔ)之上選取特征層進(jìn)行融合。其中主要從人臉識(shí)別和掌紋識(shí)別兩種單模態(tài)身份識(shí)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(duì)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(shí)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(duì)特征進(jìn)行歸一化處理，實(shí)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(guò)對(duì)融合以后特征的典型相關(guān)變量的求解，進(jìn)行分類識(shí)別。將人臉特征和掌紋特征融合擴(kuò)展到復(fù)數(shù)域，將兩種生物特征分別作為復(fù)數(shù)的實(shí)部和虛部，并將融合的復(fù)數(shù)特征分別用于獨(dú)立成分分析和局部保持投影分析完成對(duì)生物特征的分類識(shí)別的任務(wù)。并將得到的識(shí)別結(jié)果與實(shí)數(shù)域和單模態(tài)得到的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證本文算法的有效性?；谌四樅驼萍y數(shù)據(jù)庫(kù)的仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，在對(duì)人臉和掌紋特征的提取之上對(duì)兩種特征進(jìn)行融合能夠充分利用生物特征的分類信息，提高了