多生物特征融合與識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在信息化高度發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，如何準(zhǔn)確識(shí)別一個(gè)人的身份，保護(hù)信息安全是當(dāng)今信息時(shí)代必須解決的一個(gè)關(guān)鍵社會(huì)問(wèn)題。基于生物特征的身份識(shí)別技術(shù)以其方便、快捷、安全、可靠等優(yōu)點(diǎn)成為未來(lái)替代鑰匙、密碼、智能卡等傳統(tǒng)身份識(shí)別技術(shù)的最好選擇。已有的生物特征身份識(shí)別技術(shù)都是基于單項(xiàng)生物特征的，這種單模態(tài)身份識(shí)別技術(shù)由于其自身的局限性使得這項(xiàng)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用起來(lái)困難重重?；诙嗌锾卣魈卣魅诤系纳矸葑R(shí)別系統(tǒng)充分利用了單生物特征信息，提供了解決方案。 本

2、文介紹了融合的定義、分類、及融合方法；研究了圖像對(duì)角變換，探討了二維離散余弦變換(Two-Dimensional Discrete Cosme Transform,2DDCT)的特征壓縮，在此基礎(chǔ)上(1)針對(duì)人臉與虹膜識(shí)別，構(gòu)建了人臉與虹膜特征融合的一般模型； (2)結(jié)合人臉與虹膜識(shí)別，利用二維主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)分別從縱橫雙向進(jìn)行特征提

3、取，利用最小距離分類器進(jìn)行識(shí)別； (3)結(jié)合人臉與虹膜識(shí)別，利用核Fisher判別分析(Kemel Fisher discriminantanalysis,KFDA)將人臉與虹膜特征進(jìn)行融合：最后利用最小距離分類器完成識(shí)別； (4)針對(duì)人臉識(shí)別，提出了基于DCT和2DPCA相結(jié)合的人臉識(shí)別方法。該算法首先將人臉圖像轉(zhuǎn)換成對(duì)角圖像，同時(shí)利用DCT壓縮并重建人臉圖像；然后通過(guò)2DPCA進(jìn)行特征提取得到人臉識(shí)別特征；最后運(yùn)用最