基于FAR和FRR融合的多模态生物特征识别

摘要：

通过多生物特征识别融合可以显著地改善系统的识别性能,在多生物特征识别中,匹配分数级融合最常用.现有的匹配分数级融合策略包括基于归一化的融合、基于密度的融合和基于分类器的融合.本文分析了这三种融合策略的优缺点,结合分数归一化和基于密度方法的优点,提出了一种新的基于信任度的融合策略.其中,信任度是以错误拒绝率和错误接受率为基础,既避免了直接求取某个匹配分数的后验概率,又能够刻画匹配分数的分布.将本文方法与几种有代表性的方法进行实验比较,结果表明,这种新融合模式可以有效地改进多生物特征识别系统的性能.

关键词：生物特征识别、多生物特征识别、分数级融合、多模态、错误拒绝率、错误接受率

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60970034;60603015;高等学校全国优秀博士学位论文作者资助项目2007B4;湖南省教育厅资助科研项目湖南省优秀博士学位论文获得者资助项目资助

在线出版日期：2011-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：408-417