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最小二乘法在多模态生物特征分数层融合中的应用

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小型微型计算机系统 2009年第6期30卷 1188-1192页

作者：张志坚张培仁中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

研究多模态生物特征的分数层融合算法.提出一种新颖的基于最小二乘法的分数层融合算法(LSMSF),利用融合函数获取融合分数,并采用最小二乘法确定融合函数中的参数.给出两种不同形式的融合函数:幂级数函数,多项式函数.其次,采用交叉验证... 详细信息

研究多模态生物特征的分数层融合算法.提出一种新颖的基于最小二乘法的分数层融合算法(LSMSF),利用融合函数获取融合分数,并采用最小二乘法确定融合函数中的参数.给出两种不同形式的融合函数:幂级数函数,多项式函数.其次,采用交叉验证的方法,对分数层融合算法进行了全面的评估.评估了分数归一化、数据集划分、单模态性能对分数层融合算法正确接收率的影响,并评估了各种方法的正确接受率和时间开销.开集测试表明,LSMSF算法优于传统的分数层融合算法,其时间开销满足多模态生物特征识别系统实时性的需求.

关键词：分数层融合最小二乘开集测试交叉验证

基于三角范数的多模态手指生物特征的分数层融合方法

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智能计算机与应用 2014年第2期4卷 36-39,44页

作者：彭加亮李琼牛夏牧哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 黑龙江大学信息与网络建设管理中心哈尔滨150080

多模态的生物特征融合已成为目前生物识别研究领域的主要发展趋势,从防伪性角度出发,满足普适性和易采集、易接受性的应用需求,提出了基于手指静脉,并结合指纹、指关节纹和指形的分数层融合来实现多模态生物特征的身份认证方案。实验结... 详细信息

多模态的生物特征融合已成为目前生物识别研究领域的主要发展趋势,从防伪性角度出发,满足普适性和易采集、易接受性的应用需求,提出了基于手指静脉,并结合指纹、指关节纹和指形的分数层融合来实现多模态生物特征的身份认证方案。实验结果表明,本文提出基于Sugeno-Weber三角范数的分数层融合方法,能够增大类内与类间匹配分数分布间的距离,提高了多模态生物特征的身份认证性能。

关键词：多模态手指分数层融合三角范数

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基于分数层融合的多生物特征融合识别

长江信息通信 2021年第10期34卷 7-11页

作者：李小敏陈英南昌航空大学软件学院江西南昌330063

针对多生物信息识别分类问题,提出了一种基于分数层融合的掌纹和虹膜融合识别模型。首先使用1D LogGabor滤波及最小汉明距离匹配实现了虹膜的特征提取和识别匹配,识别准确度达到98.9%;其次利用优化后的SqueezeNet网络模型实现了掌纹的... 详细信息

针对多生物信息识别分类问题,提出了一种基于分数层融合的掌纹和虹膜融合识别模型。首先使用1D LogGabor滤波及最小汉明距离匹配实现了虹膜的特征提取和识别匹配,识别准确度达到98.9%;其次利用优化后的SqueezeNet网络模型实现了掌纹的分类识别,其分类准确效率可达99%;最后采用分数层融合方案按掌纹与虹膜比为4:6的权重比进行多生物融合识别,最终实现识别分类准确度为99.75。此外,设定评价指标对掌纹、虹膜以及融合后的识别性能进行了评估,得到该三个识别系统的AUC值分别为0.994875、0.985471、0.999599。实验结果表明,多模态生物特征融合识别有效地提高了系统识别的性能,使其具有更高的识别效率和准确度,在安全性、可靠性和鲁棒性等方面都有所增强。

关键词：虹膜识别掌纹识别融合识别多模态生物特征分数层融合

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基于深度模型的虹膜和眼周融合识别方法研究

基于深度模型的虹膜和眼周融合识别方法研究

作者：李永刚西安工业大学

学位级别：硕士

生物特征识别技术拥有方法新颖、移植性强、辨识度高、容错率低、使用便捷等众多优点,因此被广泛研究。但是,随着科技快速发展以及社会环境的复杂化。单模态生物特征识别容易伪造、识别精度局限性、约束条件广泛等众多不利因素,导致识... 详细信息

生物特征识别技术拥有方法新颖、移植性强、辨识度高、容错率低、使用便捷等众多优点,因此被广泛研究。但是,随着科技快速发展以及社会环境的复杂化。单模态生物特征识别容易伪造、识别精度局限性、约束条件广泛等众多不利因素,导致识别系统安全性能低下,难以满足高性能需求,时刻威胁着国家和人民财产安全。研究发现,通过将多种模态生物特征结合起来进行识别,可以获得比单模态识别更好的效果。因此基于多模态生物特征识别技术受到了研究者广泛关注。现有生物特征中,虹膜由于自身独特的纹理结构被研究者高度重视,眼周的高易用性也成为了最近几年研究的重点。因此,本文将虹膜和眼周作为研究对象。首先,探究了经典图像分类网络在单模态下的识别性能。其次,基于Gabor滤波器设计Gabor Net网络,对单模态识别性能进行了提升。最后,在单模态识别基础上,从多模态融合的不同层次,分别对虹膜和眼周在分数层和特征层上进行融合识别研究,提出了加权融合识别模型。通过实验证明,多模态融合模型识别性能更优。本文主要工作和研究内容总结如下:（1）构建Gabor Net网络提升单模态识别性能。针对图像分类网络对于输入图像的方向和尺度变换不敏感问题。本文研究了Gabor滤波器的特性,构建Gabor Net网络。该网络增强了卷积核对于输入图像的方向和尺度变换的敏感度,获得了比图像分类网络更高的识别率。同时,在样本缺乏的情况下,还能有效缓解过拟合问题。大大提升了单模态识别性能。（2）提出了基于加权的虹膜和眼周分数层融合算法。为了打破单模态识别局限性,探究更优的识别算法。本文从分数层出发,来进行多模态研究。根据虹膜和眼周匹配分数对于识别结果的重要程度,提出了手动加权和动态加权两种分数层融合算法。通过实验验证,两种融合算法均获得了很好的识别效果。动态加权算法更加灵活,适用性更强。（3）提出了基于深度模型下的权重自学习特征层融合算法。为了探究不同层次下融合算法的性能,本文在分数层融合的基础上,对虹膜和眼周两种生物特征进行了特征层层面的融合。通过采用深层神经网络对虹膜和眼周及进行特征提取,然后对两种模态特征向量进行自适应加权融合。在融合时,本文提出了Multiple Fusion Net网络架构,对虹膜和眼周进行加权融合。通过实验对比结果,表明该融合网络架构获得了更好的识别性能。

关键词：多模态融合虹膜识别眼周识别特征层融合分数层融合

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嵌入式安全掌纹识别系统的设计与实现

嵌入式安全掌纹识别系统的设计与实现

作者：黄文辉西南交通大学

学位级别：硕士

随着社会和科学技术的发展,对各种信息和系统的安全性提出了更高的要求,而生物特征身份识别与认证是人们加强信息和系统安全的有效方法。由于具有图像采集简单、图像信息丰富、防伪性好、识别精度高等许多优点,掌纹特征识别受到国内外... 详细信息

随着社会和科学技术的发展,对各种信息和系统的安全性提出了更高的要求,而生物特征身份识别与认证是人们加强信息和系统安全的有效方法。由于具有图像采集简单、图像信息丰富、防伪性好、识别精度高等许多优点,掌纹特征识别受到国内外研究人员的广泛关注。本文以掌纹特征识别中各个阶段的算法为主要研究对象,并设计和实现了一套融合动态密码的嵌入式安全掌纹识别系统。主要研究成果如下： 1、详细的分析了嵌入式安全掌纹识别系统的市场需求、功能需求和性能需求,并从系统的开发平台、功能结构和工作流程等几个方面介绍了系统的总体设计。 2、在掌纹定位分割阶段,在比较分析现有掌纹定位分割算法优缺点的基础上,本文提出了一种掌纹移位差影快速定位分割算法。这种算法只对图像进行了三次移位,三次减法和两次与操作,没有使用到耗时长的乘法和卷积运算,从而降低了算法的计算复杂度,提高了算法的运行速度。 3、在特征提取阶段,本文在分析了Gabor小波变换的特点之后,选用了3级量化的二维Gabor小波的虚部作为滤波函数矩阵,提出了一种同时进行特征提取和下采样的间隔滤波特征提取方法,它对采样点直接进行了Gabor滤波。这种方法在不降低识别精度的情况下,特征提取的速度得到了很大的提高。 4、在匹配识别阶段,本文针对融合码算法的缺点,提出了一种改进方法,即基于标记定位的独立匹配分数融合掌纹识别算法。这种方法在每个方向上特征提取之后进行精确的标记定位,然后根据定位的标记进行独立的汉明匹配,最后在匹配分数层对不同方向的分数值进行融合,使得不同方向的掌纹特征不会相互影响。 5、在嵌入式安全掌纹识别系统的具体设计和实现上,本文设计一种体积小巧结构紧凑的掌纹图像采集装置,完成了掌纹图像采集、掌纹图像注册、掌纹特征注册、个人信息注册、掌纹检测、掌纹特征识别、动态密码和人机交互等功能模块的设计与实现。

关键词：掌纹识别嵌入式系统 Gabor小波分数层融合

基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别

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长春师范大学学报 2020年第6期39卷 69-80页

作者：李梦雯施汉琴淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

针对掌纹图像边缘梯度特征和方向特征较突出的特点,提出一种新的局部联合边缘和方向模式,用于提取多光谱掌纹特征。首先,采用Kirsch算子计算掌纹图像在8个不同方向的边缘响应值,并提出局部最大边缘模式描述边缘特征。采用Gabor滤波器或... 详细信息

针对掌纹图像边缘梯度特征和方向特征较突出的特点,提出一种新的局部联合边缘和方向模式,用于提取多光谱掌纹特征。首先,采用Kirsch算子计算掌纹图像在8个不同方向的边缘响应值,并提出局部最大边缘模式描述边缘特征。采用Gabor滤波器或改进的有限Radon变换提取掌纹图像的方向特征。然后对边缘特征和方向特征进行联合分析,构建二维特征矩阵。在MSpalmprint掌纹库上的实验结果表明,与现有的掌纹识别方法相比,基于局部联合边缘和方向模式的方法具有更高的识别率、更低的等错误率和更快的识别速度。最后,利用求得的等错误率对各光谱下的匹配分数进行加权融合。其中,对Green、Red和NIR三种光谱的掌纹进行融合识别后的等错误率最低为0.0001%。

关键词：多光谱掌纹 Kirsch算子 Gabor滤波器改进的有限Radon变换分数层融合

基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法

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中原工学院学报 2018年第6期29卷 75-80页

作者：杨艳郭振铎徐庆伟中原工学院电子信息学院河南郑州450007

人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提... 详细信息

人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提出一种基于L2范数的CCI指标,自适应地计算融合权重,并采用分数层加权融合策略实现对人脸图像的识别。实验结果表明,相对于传统的基于PCA或LBP特征的人脸识别算法,本文算法不仅具有较好的鲁棒性,而且可以显著提高人脸图像的识别率。

关键词：人脸识别 LBP PCA 协同表示分数层融合