基于改进ENN算法的多生物特征融合的身份验证

摘要：

基于多生物特征的身份鉴别技术已受到越来越多的重视.单个生物特征有其固有的局限性,通过融合不同的生物特征可以提高身份鉴别系统的验证性能和鲁棒性.该文融合了声纹和指纹特征,提出了一种改进的ENN方法,并与K-NN、传统ENN方法进行了比较.改进的ENN将认证率提高了大约2%.同时,又在不同的数据集上比较了改进的ENN方法和基于Bayes理论的融合系统,分析并评价了两种方法的适用范围和优缺点.实验结果证明了此方法的有效性.

关键词：生物特征、数据融合、身份鉴别

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60332010;国家高技术研究发展计划863计划2001AA114180;国家自然科学基金69825705;中国科学院知识创新工程项目

在线出版日期：2004-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：78-85