指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

基于特征点距离的手背静脉特征融合方法

针对现有手背静脉识别利用手背静脉特征较少, 识别率较低的问题, 提出了一种基于特征点距离的手背静脉特征融合方法。该方法首先对手背静脉进行细化, 对不变矩特征的量化值求和再进行匹配; 然后提取手背静脉的端点及交叉点, 利用改进的Hausdorff 距离进行匹配, 从而去除零距离点的影响, 提高两幅图之间的非相似性; 最后将这两种匹配方法进行加权融合。实验证明, 该融合算法识别率可达96. 75%, 且运行时间仅为0. 97 s。     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法

生物特征识别是信息技术领域的研究热点,其中多模态生物识别技术凭借更好的适用性、更高的安全性及更优的性能成为发展趋势。提出了一种融合虹膜特征和掌纹特征的多模态生物特征识别方法,该方法分别提取虹膜及掌纹特征,融合时不同于传统的匹配级融合,而是从特征级融合入手,采用并行特征融合策略,将两特征向量以复向量的形式进行融合,构成复向量空间,并利用酉距离进行匹配决策。实验结果表明此方法比单模生物特征方法在识别性能上有了明显改善,同时与传统匹配级融合策略相比,更有优势,识别效果更好。     

多特征融合的手背血管识别算法

为促进手背血管识别的应用,提出了一种利用多特征融合进行手背血管识别的算法。该算法对手背血管纹理的多种信息分别提取各自特征并进行匹配,匹配结果通过多特征融合方法进行处理,得到较好的识别效果。在多特征融合中使用量化值归一化算法,对3种归一化算法和4种融合策略进行了组合实验。结果证明,恰当选择归一化和融合算法的多特征较单一的手背血管特征在识别精度方面有较大的改善,特征融合后算法识别等错率(EER)可达2.21%。     

基于语音信号与心电信号的多模态情感识别

通过采集与分析语音信号和心电信号,研究了相应的情感特征与融合算法.首先,通过噪声刺激和观看影视片段的方式分别诱发烦躁情感和喜悦情感,并采集了相应情感状态下的语音信号和心电信号.然后,提取韵律、音质特征和心率变异性特征分别作为语音信号和心电信号的情感特征.最后,利用加权融合和特征空间变换的方法分别对判决层和特征层进行融合,并比较了这2种融合算法在语音信号与心电信号融合情感识别中的性能.实验结果表明:在相同测试条件下,基于心电信号和基于语音信号的单模态情感分类器获得的平均识别率分别为71%和80%;通过特征层融合,多模态分类器的识别率则达到90%以上;特征层融合算法的平均识别率高于判决层融合算法.因此,依据语音信号、心电信号等不同来源的情感特征可以构建出可靠的情感识别系统.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

指静脉识别技术研究

目的分析指静脉识别技术的发展现状,有助于相关学者快速把握该领域的发展动态。方法围绕指静脉识别技术流程展开,研究当下指静脉图像的采集方式、图像预处理方法、特征提取及匹配的相关算法,并分析各阶段面临的技术难点及可以突破的领域。从多视点融合、多实例融合、多算法融合、多模态融合角度深入分析了近年来兴起的指静脉融合技术,并指出当下指静脉融合技术面临的瓶颈。结论 (1)图像增强领域,对比度和纹理增强研究已经很深入,细小静脉缺失研究还很初步,可以在此领域有所新突破,此外,ROI提取去除的手指静脉也包含着有效信息,目前没有得到有效的研究利用。(2)特征提取领域,纹理特征较几何分形特征具有较好的局部偏差容忍度,特征匹配领域,深度学习将会开启模式识别的新纪元。(3)指静脉相关融合技术是当下的研究热点,而其中的多模态融合技术将备受学者青睐。(4)数据库规模是目前限制指静脉识别技术及相关研究的主要因素。     

一种基于虹膜和人脸的多生物特征融合方法

针对单一生物特征识别方法易受干扰、应用受限制等问题,提出了一种基于虹膜和人脸的多生物特征融合方法以提高身份识别的精度及可靠性.该融合方法利用 Log-Gabor 相位编码算法和Laplacianfaces 算法对虹膜和人脸进行特征提取及匹配,然后在匹配层对两种生物特征的匹配得分值使用最小最大概率机策略进行融合,最后利用融合后得分值进行决策.该方法与单生物特征识别方法相比,识别性能明显提高.在UBIRIS虹膜库和ORL人脸库构成的多模生物特征库中进行了测试,实验结果表明:该方法的等错误率可降低到 0.28%,比单一虹膜和单一人脸方法分别降低了0.69%和 1.62%,与采用传统融合策略的方法相比,等错误率也降低了 0.2%以上.     

基于KCCA的特征融合方法及人耳人脸多模态识别

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,本文从非打扰识别的角度出发,提出一种基于人耳人脸的多模态生物特征识别技术。首先仅采集侧面人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,抽取两组特征矢量的非线性典型相关特征构成有效鉴别特征矢量用于识别,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别。实验结果验证了基于KCCA特征融合方法的有效性;此外,与单一的人耳或侧面人脸特征体识别比较,基于人耳和人脸融合的多模态生物特征识别性能得到提高,这为非打扰生物特征识别提供了一条有效的途径。     

利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法

传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别系统。以置信度作为权重,通过权重来探索不同模态生物特征识别的性能差异,实现了有效特征信息的提取,并且提高了系统的抗干扰能力。该方法充分考虑了权重因子与特征距离信息和模态分类性能参数之间的复杂关系,将模态的决策偏好通过置信度转化为定量表征,不仅使各模态权重因子的求解更具科学性,而且提高了识别系统在复杂情境下的自适应能力。实验结果表明,该融合方法的识别精度与抗干扰能力优于其他决策层融合算法。     

基于特征融合的指纹质量评估算法

针对公安刑侦指纹库中指纹质量参差不齐的问题,提出一种基于指纹图的空间和频率特征融合的指纹质量评估算法.首先用中心区域黑像素比例、环形谱结构和Gabor方向特征来单独评估指纹质量,分析各种特征的评估性能.然后,根据各评估特征对不同质量类型指纹的评估特性,给出一种新的非线性指纹评估准则,它通过对3种质量特征的评估结果进行非线性融合加权来计算指纹的质量评估分数.在公安刑侦指纹库上测试了该评估准则,结果表明,文中提出的非线性融合评估方法能够准确地评估指纹质量.     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于信息熵的局部二值模式手指静脉识别

为进一步提升手指静脉识别算法的识别率与识别速度,在图像处理阶段,提取出手指图像的感兴趣区域(region of Interest, ROI),减少手指周围区域的干扰。为提升识别率,在局部二值模式 (local binary patterns, LBP)的基础上,引入像素邻域之间的关系,增强LBP的识别性能;然后将信息熵与改进型LBP结合得到新的ELBP特征,最后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,以减少识别时间,去除冗余特征。通过对比欧氏距离与曼哈顿距离构建的分类器,与其他主流特征比较,验证算法的识别性能。在SDUMLA数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,保证了算法的识别速度前提下,分别取得了99.53%、99.84%的识别率,与其他识别算法相比识别率有明显的提高。     

基于多阈值模糊增强的手指静脉图像分割

根据手指静脉图像的特点,针对经典阈值方法难以满足图像多属性分割要求的不足,文章在单层次模糊图像增强算法的基础上,提出了一种改进的手指静脉图像分割算法,讨论了该算法的基本原理和具体计算步骤.实验结果表明：与传统的方法相比,该算法方法简单、容易实现,对低质量手指静脉的分割达到了令人满意的效果,分割结果不但准确而且纹路具有明显方向性.