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《基于人臉和指紋的多模生物特征融合識(shí)別方法.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、學(xué)校代碼10530學(xué)號(hào)200911051523分類號(hào)TP391密級(jí)碩碩士士學(xué)學(xué)位位論論文文基于人臉和指紋的多模生物特征融合識(shí)別方法學(xué)位申請(qǐng)人李雄指導(dǎo)教師張東波副教授學(xué)院名稱信息工程學(xué)院學(xué)科專業(yè)控制理論與控制工程研究方向模式識(shí)別與圖像處理二〇一二年五月二十日MultibiometricfusionRecognitionBasedonFaceandFingerprintFeaturesCandidateLiXiongSupervisorAssociateProfessorZhangDongboCollegeCollegeofInf
2、ormationEngineeringProgramControlTheoryandControlEngineeringSpecializationPatternRecognitionandImageProcessingDegreeMasterUniversityXiangtanUniversityDateMay20th2012湘潭大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對(duì)本文的研
3、究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)湘潭大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。作者簽名：日期：年月日導(dǎo)師簽名：日期：年月日湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文基于人臉和指紋的多模生物特征融合識(shí)別方
4、法摘要隨著信息社會(huì)對(duì)安全性要求的提高，使得生物特征識(shí)別技術(shù)在越來越多的場(chǎng)合取代傳統(tǒng)的身份識(shí)別方式。生物特征識(shí)別技術(shù)具有普遍性、高安全性、高準(zhǔn)確性等特點(diǎn)，能夠安全、方便、快捷的進(jìn)行身份識(shí)別，避免了傳統(tǒng)身份識(shí)別方法易丟失、遺忘、易受攻擊的弊端。但是，單模生物特征識(shí)別技術(shù)因?yàn)閱我簧锾卣骶哂懈髯缘木窒扌裕虼?，多模生物特征識(shí)別技術(shù)得到人們進(jìn)一步的認(rèn)同和研究。多模生物特征識(shí)別技術(shù)融合了多種模態(tài)的特征，且通過信息融合技術(shù)提高了識(shí)別系統(tǒng)的安全性和抗攻擊能力，同時(shí)降低了錯(cuò)誤率，使得多模生物特征識(shí)別技術(shù)能夠有效緩解單模生物特征識(shí)別技術(shù)的缺陷，
5、帶來更好的識(shí)別性能。不同模態(tài)生物識(shí)別的融合有四種層次：像素級(jí)融合、特征層級(jí)融合、分?jǐn)?shù)匹配層融合、決策級(jí)融合。由于分?jǐn)?shù)匹配級(jí)融合在性能和普適性方面的優(yōu)勢(shì)，成為近年來多模生物特征融合識(shí)別的主要研究?jī)?nèi)容之一。本文針對(duì)多模生物特征識(shí)別技術(shù)分?jǐn)?shù)層融合識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了具體深入的研究。本文實(shí)現(xiàn)了基于PCA的人臉識(shí)別算法和基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的指紋匹配識(shí)別算法，并利用公開的人臉和指紋數(shù)據(jù)庫通過人為配對(duì)，構(gòu)造了一個(gè)實(shí)驗(yàn)用的雙模數(shù)據(jù)庫。本文改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了分?jǐn)?shù)層融合的三種主要方法：基于改進(jìn)的GMM的人臉-指紋識(shí)別算法（基于密度的方法）、基于分類器信任度加權(quán)的人臉
6、-指紋識(shí)別算法（基于分?jǐn)?shù)歸一化的方法）、基于改進(jìn)SVM的人臉-指紋識(shí)別算法（基于分類器的方法）。提出了一種結(jié)合密度的方法和分?jǐn)?shù)歸一化方法優(yōu)點(diǎn)的二級(jí)融合模型，采用GMM作為第一級(jí)融合策略，基于分類器信任度加權(quán)的和規(guī)則作為第二級(jí)融合策略，建立了GMM-WSUM人臉-指紋二級(jí)融合識(shí)別系統(tǒng)，在人工配對(duì)的ORL-FVC2004多模數(shù)據(jù)庫和AR-FVC2004多模數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了測(cè)試，驗(yàn)證了在同等條件下，與基于GMM的融合決策和基于分?jǐn)?shù)歸一化的融合決策相比，GMM-WSUM融合系統(tǒng)的性能指標(biāo)要更加優(yōu)秀，進(jìn)一步的提升了系統(tǒng)的識(shí)別性能。關(guān)鍵詞：
7、多生物特征；人臉識(shí)別；指紋識(shí)別；融合識(shí)別I湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文基于人臉和指紋的多模生物特征融合識(shí)別方法AbstractWiththeimprovementofsocialsecurityrequirementsininformationsociety,traditionalidentificationmethodisgraduallyreplacedbybiometricidentificationtechnology.Withthecharacteristicsofuniversal,highsecurityandhigha
8、ccuracy,biometricidentificationtechnologymaketheidentityrecognitionsystemsafely,convenientlyandefficiently.Andavoidsthedrawbacksoftraditio
