基于深度学习的虹膜人脸多特征融合识别

摘要：

传统多生物特征融合识别方法中人工设计特征提取存在盲目性和差异性,特征融合存在空间不匹配或维度过高等问题,为此提出一种基于深度学习的多生物特征融合识别方法.通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取人脸和虹膜特征、参数化t-SNE算法特征降维和支持向量机(support vector machine,SVM)分类组合进行融合识别.实验结果表明,该融合识别方法与单一生物特征识别以及其它融合识别方法相比,鲁棒性增强,识别性能提升明显.

关键词：人脸识别、虹膜识别、多特征融合、卷积神经网络、特征降维

所属期刊栏目：41

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目;国家重点研发基金项目

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1070-1073