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指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别
作者姓名:杨永明  林坤明  韩凤玲  张祖泷
作者单位:1.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆,400030;2.澳大利亚皇家墨尔本理工大学计算机科学与信息学院,墨尔本3001
基金项目:中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11150014);国家重点实验室访问学者基金(2007DA10512709403)
摘    要:结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。

关 键 词:自动指纹识别  静脉识别  特征抽取  特征层融合  动态加权
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