指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别
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%。
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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TP391.4(计算技术、计算机技术)
基金项目:中央高校基本科研业务费资助项目CDJXSlll50014;国家重点实验室访问学者基金2007DAl0512709403
2012-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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