基于总错误率和特征关联的自适应融合多模态生物特征识别

发布时间：2017-11-05 22:01

  本文关键词：基于总错误率和特征关联的自适应融合多模态生物特征识别

  更多相关文章： 总错误率(TER) 错误拒绝率(FRR) 错误接收率(FAR) 特征关联系数 自适应融合 多生物特征识别

【摘要】：针对单生物特征识别准确率和鲁棒性差的问题,提出了一种基于总错误率(TER)和特征关联自适应融合多模态生物特征识别方法。首先将TER作为判别特征引入到多模态识别,以代替传统的匹配分数;其次在不确定度量理论的基础上,考虑人脸特征和语音特征之间的时空关联性,提出了一种基于特征关联的多特征自适应融合策略,利用特征关联系数自适应调节不同识别特征对识别结果的贡献。仿真实验表明,与几种代表性的融合算法相比,本文所提出的融合模式可以有效提高多生物特征识别系统的准确性和鲁棒性。
【作者单位】： 湖南工程学院电气信息学院;湖南风电装备与电能变换协同创新中心;
【基金】：国家科技支撑计划(1214ZGA008) 国家自然科学基金(61263031,61563030) 湖南省自然科学基金(14jj6041) 湖南省教育厅(14k029,15A044) 重庆市教委自然科学基金(KJ1400628) 湖南工程学院博士科研启动基金(15045)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 411004)1引言基于生物特征识别的身份识别技术在社会安全中的作用日趋重要[1]。单生物特征的身份识别技术,如人脸识别、虹膜识别和步态识别等,存在可靠性和准确率低、鲁棒性差、受数据采集噪音影*E-mail:wudi6152007@163.com响等问题。于是尝试把多种生物特征融合在一起,通过

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本文编号：1146037