基于指紋與指靜脈的多模態(tài)身份識別方法研究.pdf

1、現(xiàn)代社會中，信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展，信息安全顯示出前所未有的重要性?；谌藗兊纳砘蛐袨樘卣鞯纳矸葑R別技術(shù)以其方便、安全、可靠等優(yōu)點逐漸替代鑰匙、密碼、智能卡等傳統(tǒng)身份識別技術(shù)。然而，現(xiàn)有的自動身份識別大多數(shù)為單模態(tài)特征識別，往往由于傳感器的噪聲以及特征提取和匹配的缺陷而使得誤識率過高，或由于特征易丟失、易被偽造而存在安全性方面的問題?；诙鄠€模式源信息融合的多模態(tài)身份識別系統(tǒng)，以其極高的安全性與可靠性被研究者認(rèn)為是未來身份識別的發(fā)展方

2、向。由于指紋識別應(yīng)用的廣泛性，及靜脈特征的高度安全性，結(jié)合指紋與指靜脈的多模態(tài)融合身份識別，已凸顯出其較強(qiáng)的研究價值。
　　 本文從指紋識別子系統(tǒng)、指靜脈識別子系統(tǒng)入手，從圖像處理、特征提取和匹配算法幾個方面進(jìn)行研究，找出兩種模態(tài)的優(yōu)勢匹配特征，進(jìn)而設(shè)計融合識別算法，構(gòu)建融合身份識別系統(tǒng)。本文創(chuàng)新之處如下：
　　 ①提出了基于動態(tài)加權(quán)的特征層融合識別方法。根據(jù)近鄰消除和特殊區(qū)域保留原則對兩模式源的特征矢量進(jìn)行降維；從待識

3、別特征角度對特征點集的相對質(zhì)量進(jìn)行評價，進(jìn)而引入動態(tài)加權(quán)策略，削弱低質(zhì)量及偽特征對識別結(jié)果的影響，實現(xiàn)了特征層特征自適應(yīng)優(yōu)化融合。實驗表明，該方法識別性能較單模態(tài)識別有較大提高；提出的興趣特征評價方法能準(zhǔn)確地對特征點集進(jìn)行優(yōu)和差的分類。
　　 ②提出了基于序列分類器的匹配層融合識別方法。該方法采用兩模態(tài)的細(xì)節(jié)點特征及串聯(lián)特征共同作為分類判據(jù)，采用序列分類器1、2互為判據(jù)的匹配策略。實驗表明，該方法取得了1.61％的識別等錯誤率(