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《基于多生物特征融合的身份識別技術(shù)研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、RESEARCHoFINDENTIFICATIoNRECOGNITIoNBASEDoNMULTI．BIoMETRICSFUSIoNAThesisSubmittedtoSoutheastUniVers時FortheAcademicDegreeofMasterofEngilleeringBYWangYiSupervisedbyProfessorYhanXiaohuiSchoolofAutomationSoutheastUniVersi鑼March，20101·■．■．■●ke”_『}‘、、如¨。]i
2、j●1，，湖朋¨●}d，+j鄹硒露4孕．》掣y{．．}。東南大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明mIllll?洲?lIlllmllIllllllIlllIIlY1761362本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：毯日期：趁盟蘭z
3、東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布(包括刊登)論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布(包括刊登)授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理。研究生簽名：j蟛導(dǎo)師簽名摘要基于生物特征的身份識別技術(shù)已成為信息安全領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù)，具有極高的學(xué)術(shù)研究價值和商業(yè)應(yīng)用價值。但是單一的生物特征識別都存在著其
4、自身局限性的問題，難以滿足身份識別的高精度、高性能的要求?；诙喾N生物特征融合的身份識別是利用人的多個生理和行為特征的融合對身份進行識別的技術(shù)，可有效提高身份識別系統(tǒng)的性能。．本文以多生物特征的融合為研究方向，以提高身份識別的性能為研究目的，通過研究人臉、指紋、語音三種特征的識別方法以及多生物特征融合的手段，提出多種融合策略，并通過實驗論證其有效性。主要包括四方面的內(nèi)容：首先，利用基于LBP的人臉識別、基于細(xì)節(jié)點的指紋識別和基于G刪的說話人識別作為單一特征識別的方法，并對各自的方法和特點進行了研
5、究。其次，以生物特征的融合為背景，對多模式信息的融合進行了研究，對在傳感器層、特征層、匹配層和決策層的融合進行了分析和比較，對分類器輸出信息的級別以及多分類器組合的問題進行了深入的研究。．再次，在本實驗室采集的多生物特征庫上進行了人臉、指紋、語音三種特征融合的實驗。在決策層融合中，采用樹形流程，利用分類器輸出的排序級信息進行融合，在匹配得分層融合中，采用并行流程，利用分類器輸出的數(shù)據(jù)級信息進行融合，兩個實驗均取得了高于單生物特征系統(tǒng)識別率約10％的結(jié)果。綜合上面兩個實驗的優(yōu)勢，在得分層融合中，利
6、用數(shù)據(jù)級信息的排序性，對得分值進行加權(quán)處理，進一步提高了識別率。最后，在身份注冊和識別兩部分的框架基礎(chǔ)上，設(shè)計并搭建了身份識別系統(tǒng)平臺。關(guān)鍵詞：多生物特征，特征融合，人臉識別，指紋識別，說話人識別一．—●■●●●■一AbstractRecognitionbasedonbiome們csisbecomingakeytectulolog)，ininf0肌ationsecuri哆domain．IthasexcellentValueinthefieldofacademicresearchandapplic
7、ationofbusiness．ButsinglerecognitionbasedonbiometricshaslocalizationthemselVes．Recognitionbasedonthe如sionofbiome仃icswhichmsingphysicalorbehavioralattributesoftheindividualcanadV粕cet11ecapabilit)，．The如sionofbiometricsistheresearchdirect觚dthecapability
8、istheresearchaim．Byresearchingonf．a(chǎn)ce，finge叩rint，speechrecognition粕dmsionarithmetic，somestrategiesarcadV鋤ced．Theyaredemons仃atedbyexperiments．Wemainlyinvestigateonthecontentbelow：FirStofall，facerecognitionbasedonLBP，finge印rintrecognitionbasedonminutia
