基于人臉與語(yǔ)音信息融合的身份識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、生物特征識(shí)別橫跨了計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物技術(shù)兩大科技領(lǐng)域，近年來(lái)已廣泛應(yīng)用于金融、公安、軍事等領(lǐng)域。鑒于單模的身份識(shí)別技術(shù)在準(zhǔn)確率、用戶接受程度、成本等方面都有不同的缺點(diǎn)，并且適應(yīng)于各自的應(yīng)用場(chǎng)合。這些問題可以由多生物特征識(shí)別技術(shù)來(lái)克服。本文從融合多種信息的觀點(diǎn)出發(fā)，提出了融合語(yǔ)音信號(hào)和人臉圖像信息的身份識(shí)別技術(shù)。重點(diǎn)研究了人臉特征提取后數(shù)據(jù)量大以及一般語(yǔ)音特征參數(shù)大都采用平穩(wěn)信號(hào)的分析方法提取的問題，分別應(yīng)用模糊粗糙和小波變換技術(shù)加以解決，

2、以期達(dá)到提高識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率的目的。 本文研究工作主要圍繞以下2個(gè)方面進(jìn)行： 第一、基于模糊粗糙集屬性約簡(jiǎn)的人臉識(shí)別技術(shù)。針對(duì) PCA 方法進(jìn)行人臉特征提取后數(shù)據(jù)量較大的問題，利用粗糙集中的屬性約簡(jiǎn)技術(shù)進(jìn)行處理取得了一定效果。然而約簡(jiǎn)處理之前必需的離散化造成了某種程度的信息損失，從而影響識(shí)別精度。故本文引用了模糊粗糙集合理論，利用數(shù)據(jù)相似程度對(duì)屬性值為實(shí)數(shù)值的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行約簡(jiǎn)，避免對(duì)原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行離散化，約簡(jiǎn)結(jié)果能完整