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《指纹及指静脉双模态识别的二级分类融合法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第26卷第8期控制与决策2011年8月Vol.26No.8ControlandDecisionAug.2011文章编号:1001-0920(2011)08-1131-05指纹及指静脉双模态识别的二级分类融合法研究王科俊,马慧,李雪峰(哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001)摘要:针对单模态生物特征识别系统固有的局限性,提出一种基于二级分类的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先,针对指纹和指静脉进行一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将这两种模态的特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量并构成第3个分类器进行二
2、级分类,得出识别结果;最后将这3个识别结果进行决策级融合,得到最终的识别结果.实验结果表明,该方法有效地克服了单模态识别方法的局限性,提高了系统的性能.关键词:多模态生物特征识别；指纹识别；静脉识别；二级分类中图分类号:TP391.4文献标识码:AResearchondual-modalsecond-leveldecisionfusionforfingerprintandfingerveinrecognitionWANGKe-jun,MAHui,LIXue-feng(CollegeofAutomation，HarbinEng
3、ineeringUniversity，Harbin150001，China.Correspondent：WANGKe-jun,E-mail：wangkejun@hrbeu.edu.cn)Abstract:Inordertoovercometheinherentlimitationsofsinglemodalfingerprintandfingerveinrecognitionsystems,asecond-leveldecisionfusionalgorithmbasedonfingerprintandfingerveindua
4、l-moderecognitionisproposed.Firstly,twoclassifiersaredesignedforfingerprintandfingerveinrecognitionrespectively.Thenextractedfeaturevectorsfromthefirststagearethenconcatenatedtomakethethirdclassifierforsecond-leveldecision.Finally,recognitionisachievedbythefusionofthe
5、threeclassifiers’recognitionresultsatthedecisionlevel.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmnotonlyovercomesthelimitationsofsingle-modalbiometrics,butalsoeffectivelyimprovestherecognitionperformanceofthesystem.Keywords:multibiometric；fingerprintidentification；finge
6、rveinidentification；second-levelclassifier1引引引言言言音识别,但是该方法需要准确构建正负样本集、选择传统的单模式生物特征识别系统易受时间、环若干映射参数,实现起来有一定难度,且无法克服小样本效应.Bigun等人[4]提出了一种用贝叶斯方法在境或其他因素的影响,使其应用环境存在过多的限制,决策层上整合不同生物特征的方法.Hong等人[5]从因而每一种生物特征都不可能具有真正意义上的普遍性.另外由于每种生物特征所能达到的身份识别准理论上定量地证明了多模态生物特征认证系统相对确率是有限的
7、,单纯对识别方法的改进很难从根本上于单模态生物特征认证系统在实现效率上的提高.Jain等人[6]提出将指纹与人脸识别的结果相融合,并解决问题.多模态生物特征身份识别技术将多个生物特征结合起来以提供更充分的识别信息,弥补了单种对多生物特征的融合进行了综述.生物特征认证不稳定、错误率较高等缺点,它提高了近年来,国内外学者对多模态的研究大都基于指纹、人脸、声纹、掌纹及虹膜等模态的融合策略[7-11].系统的识别率,扩展了系统的适用范围,因而具有良好的应用前景[1-2].而本文的多模态生物特征身份识别方法选择指纹和Brunell
8、i等人[3]最早提出利用多个特征进行个人指静脉两种模态进行决策级融合,是因为这两种模式身份认证的方法,并在匹配层上整合了人脸识别和语在身份识别应用中具有较强的互补性.指纹识别的识收稿日期:2010-04-22；修回日期:2010-08-25.基金项目:国家863计划项目(2008AA01Z148)；国家自然科学基金项
