基于多模态生物特征识别的身份认证技术研究

发布时间：2017-04-11 11:05

  本文关键词：基于多模态生物特征识别的身份认证技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：身份认证技术在人们生活中所扮演的角色越来越重要,在众多的认证方法中,基于生物特征的身份认证技术是现在使用的较为普遍的一种,正是因为它的唯一性、不可复制性和无需记忆等特性使其得到了广泛的应用。现有的生物特征识别方式多为单一的识别方式,虽然使用方便,但是也存在着一些缺陷,对于现在存在的问题,研究发现将两个及以上的生物特征相融合可以有效地提高身份认证的鲁棒性和安全性。本文所研究的基于多模态生物特征融合的身份认证技术是将指纹识别和声纹识别相结合,以两种相融合的识别方式来进行身份认证。本文所研究的内容有一下几点。1、研究单一的指纹识别。经过指纹采集器所得到的指纹图像是不能直接进行。因此,在提取指纹特征之前,要对指纹图像进行预处理,最终得到一个细化的指纹图像。对已经处理过的指纹图像提取细节点特征,再利用基于特征点模式的模型来做细节匹配,得到匹配结果。经过实验可得出指纹系统的等错误率为0.3678%。2、研究声纹识别。与指纹识别相似,识别之前要对语音进行处理。对处理后的语音提取它的MFCC(Mel频率倒谱系数)特征,再用高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)对声纹做识别,得到相应的匹配结果。经过实验可得到其等错误率为0.4767%。3、指纹与声纹相融合系统的研究。在融合层次上,本文是在匹配层上用不同的方法做融合,其一是用加权融合的方法对指纹识别和声纹识别做融合,另一个是使用D-S证据理论的方法做融合,实验结果表明,两种方法对系统的识别率都有提升,证明了多种生物特征融合的系统要优于单一的生物特征识别技术。
【关键词】：指纹识别 声纹识别 融合 生物特征
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第一章 绪论6-14
• 1.1 课题的研究背景及意义6-9
• 1.1.1 现有的身份认证技术6
• 1.1.2 存在的问题及研究意义6-9
• 1.2 多模态生物特征融合的层次分类9-10
• 1.3 指纹识别与声纹识别相融合的流程图10-12
• 1.4 本文的主要内容及章节安排12-13
• 1.5 本章小节13-14
• 第二章 指纹识别14-31
• 2.1 指纹的基本特征15-16
• 2.2 指纹图像的预处理16-21
• 2.2.1 归一化处理16-17
• 2.2.2 图像分割17
• 2.2.3 指纹图像的方向场17-19
• 2.2.4 图像增强19
• 2.2.5 图像二值化19-20
• 2.2.6 图像的细化20-21
• 2.3 指纹的特征提取21-22
• 2.4 指纹图像的匹配22-29
• 2.4.1 指纹图像的配准24
• 2.4.2 图像的细节点匹配24-29
• 2.5 实验及结果29-30
• 2.5.1 指纹数据库29
• 2.5.2 实验结果29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 声纹识别31-41
• 3.1 语音特征提取31-34
• 3.1.1 特征提取准则32
• 3.1.2 特征参数介绍及选取32-33
• 3.1.3 MFCC特征提取流程33-34
• 3.2 说话人模型训练34-38
• 3.2.1 高斯混合模型34-36
• 3.2.2 GMM-UBM36-38
• 3.3 打分与判决38
• 3.4 性能评价指标38-39
• 3.5 实验39-40
• 3.5.1 声纹数据库39
• 3.5.2 实验结果39-40
• 3.6 本章小节40-41
• 第四章 多模态生物特征融合技术41-52
• 4.1 融合的层次及框图41-42
• 4.2 加权融合算法42-45
• 4.2.1 归一化处理42-43
• 4.2.2 融合算法和权重的分配43
• 4.2.3 实验43-45
• 4.3 基于D-S证据理论的融合45-50
• 4.3.1 D-S证据理论的基本内容45-48
• 4.3.2 构造基本概率分配函数48-49
• 4.3.3 D-S的合并识别原则49-50
• 4.4 实验50-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 总结与展望52-54
• 5.1 本文总结52-53
• 5.2 下一步工作和展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 附录58-59

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