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文檔簡介
1、生物特征識別技術(shù)在信息化高度發(fā)展的當(dāng)今社會中為身份識別提供了有效的途徑,受到越來越多研究者的關(guān)注?;诙嗌锾卣魅诤系纳矸葑R別方法相比單特征識別具有以下特點(diǎn):1)更強(qiáng)的可靠性,可以提高系統(tǒng)性能和容錯能力,減少噪聲;2)更廣的適用性,彌補(bǔ)了單特征對某些人不適用的缺點(diǎn);3)更強(qiáng)的安全性等,具有非常廣闊的應(yīng)用前景。
支持向量機(jī)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論最優(yōu)化方法用以機(jī)器學(xué)習(xí)的新工具,具有解決高維數(shù)、非線性、小樣本的能力,已被廣泛應(yīng)用于生物信
2、息、人工智能等領(lǐng)域。將支持向量機(jī)用于生物特征身份識別,具有非常重要的意義。
本論文的目的研究支持向量機(jī)對多生物特征融合身份識別的有效性,修正的高斯核函數(shù)對生物特征識別的更優(yōu)性及多生物特征融合對身份識別的實(shí)用性。
本文主要工作是:
1.針對采集的原始人臉圖像、指紋圖像和虹膜圖像的不足,分別進(jìn)行處理,消除噪聲并進(jìn)行特征提取,將支持向量機(jī)用于決策層構(gòu)建分類器,對提取的特征進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法可行性,具
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