多模态生物特征识别技术进展综述_王瑜
《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文
《面向深度学习的多模态融合技术研究综述》篇一一、引言在数字化和信息化的时代，随着多源信息感知技术的发展，图像、音频、文本等多模态数据的处理显得越来越重要。
而多模态融合技术正是结合多种不同模态的数据信息，实现多角度、多层次的信息融合，以提升信息处理的准确性和效率。
本文旨在全面梳理和总结面向深度学习的多模态融合技术研究现状及发展趋势。
二、多模态数据与多模态融合技术多模态数据指的是不同类型、不同来源的数据，如图像、音频、文本等。
这些数据具有不同的表达方式和信息特征，可以提供更全面、更丰富的信息。
而多模态融合技术则是将不同模态的数据进行融合，以实现信息的互补和增强。
三、深度学习在多模态融合中的应用深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在多模态融合中得到了广泛应用。
通过深度学习技术，可以有效地提取和融合不同模态的数据特征，提高信息处理的准确性和效率。
在图像与文本的融合、音频与文本的融合等方面，深度学习都取得了显著的成果。
四、多模态融合技术的研究现状目前，多模态融合技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 特征提取：通过深度学习技术，从不同模态的数据中提取有效的特征信息。
2. 特征融合：将提取的特征信息进行融合，以实现信息的互补和增强。
3. 跨模态关联学习：通过建立不同模态之间的关联关系，提高信息的利用效率和准确性。
4. 多模态交互技术：通过引入交互式模型和注意力机制等方法，提高多模态融合的效果和效率。
五、多模态融合技术的发展趋势未来，多模态融合技术的发展将呈现以下几个趋势：1. 跨领域应用：多模态融合技术将更加广泛地应用于各个领域，如医疗、教育、娱乐等。
2. 高效性提升：随着算法和硬件的不断发展，多模态融合技术的处理效率将得到进一步提升。
3. 跨语言和跨文化研究：随着全球化和多元文化的趋势加强，跨语言和跨文化的多模态融合技术将逐渐成为研究热点。
4. 数据共享与协同计算：利用云服务和分布式计算等技术实现跨设备、跨平台的多模态数据共享和协同计算。
多模态检索研究综述
多模态检索研究综述多模态检索研究综述摘要：多模态检索是一种利用多种形式的信息来实现更精准、更全面的检索结果的方法。
本文首先介绍了多模态检索的概念和应用领域，然后综述了多模态检索的研究方法和技术，包括特征提取、挖掘和融合等方面。
接着，探讨了多模态检索的挑战和未来发展方向，如跨模态学习、深度学习和大数据挖掘等。
最后，总结了多模态检索的优势和影响，并给出了进一步研究的建议。
1.引言随着信息技术的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的多模态数据，如图像、视频、语音等。
这些不同形式的数据提供了更加丰富的信息，然而如何有效地利用这些信息进行检索仍然是一个挑战。
多模态检索技术的出现解决了这个问题，它可以通过多种形式的信息来实现更精准、更全面的检索结果。
2.多模态检索的概念和应用领域多模态检索是一种利用多种形式的信息进行检索的方法。
在多模态检索中，不同形式的信息通过一定的技术手段进行处理和融合，从而得到更加全面准确的检索结果。
多模态检索技术可以应用于各种领域，如图像检索、视频检索、音乐检索和文本检索等。
3.多模态检索的研究方法和技术（1）特征提取：特征提取是多模态检索中的关键环节。
通过对不同形式的数据进行特征提取，可以将数据转化为数学特征，从而实现跨模态的比较和匹配。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征和语义特征等。
（2）特征挖掘：特征挖掘是多模态检索中的重要环节。
通过挖掘不同形式数据中的隐含信息，可以提高检索的准确性和效率。
常用的特征挖掘方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和因子分析等。
（3）特征融合：特征融合是多模态检索中的核心环节。
通过将不同形式的特征进行融合，可以更好地利用多种信息源，从而提高检索的精度和鲁棒性。
常用的特征融合方法包括权重加权法、信息传输法和深度学习等。
4.多模态检索的挑战和未来发展方向（1）跨模态学习：多模态检索中最大的挑战之一是如何实现跨模态的学习和表示。
多模态生物特征识别的方法与应用
多模态生物特征识别的方法与应用随着科技的不断发展，多模态生物特征识别的技术越来越被人们所关注。
多模态生物特征识别技术是指利用多种手段对人体特征进行详细的识别，包括了面部、指纹、虹膜、语音、姿态、体形、体温等多种生物特征，通过交叉比对，赋予每一个人独一无二的身份。
这项技术在实际应用中可以帮助我们有效地解决一些难题，比如人脸识别、指纹识别等等。
在本文中，我将分享一些关于多模态生物特征识别的方法及其应用。
一、多模态生物特征识别的方法1.1 面部识别面部识别是目前应用最广泛的一种多模态生物特征识别技术。
这种技术基于面部特征进行比对，通过对人面部的两千余个标准特征点进行采集和识别，最终得出一个人面部的唯一特征值，进而将其与数据库中的特征进行比对，以实现身份验证。
目前，面部识别技术已广泛应用于政务、银行、军队、宾馆、小区门禁等领域。
1.2 指纹识别指纹识别是一种基于指纹特征的身份验证技术。
这种技术是通过对指纹表面上的纹路、分叉、螺旋线、岔口等进行采集和识别，而最终得出一个人指纹的唯一特征值，进而将其与数据库中的特征进行比对，以实现身份验证。
目前，指纹识别技术已广泛应用于公安、银行、机场等场所。
1.3 虹膜识别虹膜识别是一种基于虹膜特征的身份验证技术。
这种技术是通过对虹膜表面上的纹理、颜色、形态等进行采集和识别，而最终得出一个人虹膜的唯一特征值，进而将其与数据库中的特征进行比对，以实现身份验证。
目前，虹膜识别技术已广泛应用于机场、银行、政务等场所。
1.4 语音识别语音识别是一种基于声音特征的身份验证技术。
这种技术是通过对人的口音、语速、音调、声强等进行采集和识别，而最终得出一个人语音的唯一特征值，进而将其与数据库中的特征进行比对，以实现身份验证。
目前，语音识别技术已广泛应用于酒店、银行、社区等场所。
二、多模态生物特征识别的应用2.1 人脸识别人脸识别技术能够帮助我们快速准确地区分不同的个体，有效地提高了安全性。
多模态生物特征融合技术研究与应用
多模态生物特征融合技术研究与应用概述多模态生物特征融合技术是指通过同时利用多个生物特征进行识别和认证的技术。
传统的生物特征识别技术常常只使用单一的生物特征，如指纹、面部或虹膜等。
然而，随着科技的发展，融合多个生物特征的技术正在逐渐成为识别和认证领域的研究热点。
本文将重点探讨多模态生物特征融合技术的研究进展和应用前景。
1. 多模态生物特征融合技术的原理与方法多模态生物特征融合技术通过综合利用多个生物特征，旨在提高识别和认证系统的准确性和可靠性。
这些生物特征可以包括指纹、面部、虹膜、声音、书写、步态等等。
生物特征的融合可以通过以下两种主要方法实现：1.1 特征级融合特征级融合主要是将不同生物特征的信息进行融合。
例如，将指纹和面部特征进行融合，可以使用融合算法将两者的特征表示进行合并，创建一个新的特征向量。
这样可以综合利用不同生物特征的优势，提高系统的准确性。
1.2 决策级融合决策级融合是通过融合不同特征的决策结果来进行最终的判断。
例如，可以分别使用指纹和虹膜进行识别，并将它们的决策结果进行融合，从而得到更可靠的识别结果。
决策级融合主要依赖于多个生物特征的独立识别算法和决策规则。
2. 多模态生物特征融合技术的研究进展多模态生物特征融合技术的研究在过去几十年中取得了显著的进展。
下面介绍几个关键的研究方向：2.1 特征选择与提取在融合不同生物特征之前，首先需要对每个特征进行选择和提取。
特征选择的目标是选取具有代表性和互补性的特征，以提高融合系统的性能。
特征提取则是从原始生物数据中提取出具有判别性的特征表示。
当前的研究主要集中在开发高效的特征选择和提取方法，以满足多模态融合的需求。
2.2 融合算法融合算法是实现多模态生物特征融合的关键。
不同生物特征的融合算法可以分为基于特征的和基于决策的两种类型。
基于特征的融合算法通过将不同特征的表示进行融合，从而得到一个综合的特征向量，进而进行识别和认证。
而基于决策的融合算法则通过融合不同特征的决策结果，从而得到最终的判断。
多模态生物识别技术研究及应用
多模态生物识别技术研究及应用随着科技的不断发展，生物识别技术已经成为了现代社会安全的重要保障。
多模态生物识别技术是其中的一个重要分支，通过多种生物特征的组合，对个体进行更加全面、准确的认证。
本文就多模态生物识别技术的研究现状和应用进行探讨。
§多模态生物识别技术的现状多模态生物识别技术是指利用多种生物特征进行识别的技术，与传统的单一生物特征识别技术相比，具有更高的精度和可靠性。
目前，多模态生物识别技术已经广泛应用于各个领域，并得到了不断的发展和完善。
下面对现有的多模态生物识别技术进行简述：1.人脸+声音识别人脸识别是目前应用最广泛的生物识别技术之一。
与传统的人脸识别技术相比，加入声音特征可以更有效地提高识别准确率。
这种识别方式已经应用于很多场景，如门禁系统、人脸核实等。
2.虹膜+人脸识别虹膜识别是一种高精度的生物识别技术，在无意识合作的情况下也具有较高的可靠性。
与传统的虹膜识别技术相比，加入人脸特征可以增强识别的多样性和可靠性。
这种识别方式已经在通行证领域得到了广泛应用。
3.指纹+面部识别指纹识别是一种成熟的生物识别技术，具有独特性和不可篡改性。
而如果加入面部特征，可以提高识别的准确率。
因此，这种识别技术在安全门禁、手机解锁等场景中也有广泛应用。
§多模态生物识别技术的应用多模态生物识别技术的应用可以说是涉及的面非常广泛。
以下列举几个具有代表性的应用场景：1.身份验证多模态生物识别技术可以用于对个人身份的核验。
通过多种生物特征的组合，对个人进行比对和认证，提高身份识别的可靠性和准确性。
在相信保障、信息安全、金融等领域有广泛的应用。
2.安防多模态生物识别技术可以识别出不同的人脸、指纹等特征信息，实现对人员出入的监控和管理。
在机场、火车站、校园、商场等公共场所中，多模态生物识别技术可以大大提高安全管理的效率和精度。
3.支付验证多模态生物识别技术也可以应用于付款的面部识别、指纹验证等场景。
《2024年多模态深度学习综述》范文
《多模态深度学习综述》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，多模态深度学习逐渐成为研究热点。
多模态深度学习旨在整合不同模态的数据信息，通过深度学习技术实现跨模态的交互与理解。
本文将对多模态深度学习的研究现状、关键技术、应用领域及未来发展趋势进行综述。
二、多模态深度学习概述多模态深度学习是一种跨学科的研究领域，涉及计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。
其核心思想是将不同模态的数据（如文本、图像、音频等）进行融合，以便更好地理解和分析信息。
多模态深度学习在处理复杂任务时具有显著优势，如跨语言翻译、视频理解、情感分析等。
三、关键技术研究1. 数据表示：多模态深度学习的首要任务是建立不同模态数据之间的联系。
这需要设计有效的数据表示方法，将各种模态的数据转化为统一的表示形式，以便进行后续的深度学习处理。
2. 特征提取：特征提取是多模态深度学习的关键技术之一。
通过深度神经网络，可以从原始数据中提取出有用的特征信息，为后续的分类、聚类等任务提供支持。
3. 跨模态交互：跨模态交互是多模态深度学习的核心。
通过设计各种跨模态交互模型，实现不同模态数据之间的信息融合与交互。
4. 模型训练与优化：为提高多模态深度学习模型的性能，需要设计有效的模型训练与优化方法。
这包括损失函数的设计、模型参数的调整、训练策略的优化等。
四、应用领域多模态深度学习在多个领域得到了广泛应用，如：1. 跨语言翻译：通过融合文本和图像信息，提高翻译的准确性和流畅性。
2. 视频理解：结合视觉和音频信息，实现视频内容的准确理解与分析。
3. 情感分析：通过分析文本、语音和图像等多种模态的信息，推断出用户的情感状态。
4. 智能问答系统：整合文本、图像和语音等多种信息源，为用户提供更加智能化的问答服务。
5. 虚拟现实与增强现实：通过多模态交互技术，提供更加沉浸式的体验。
五、未来发展趋势随着技术的不断发展，多模态深度学习在未来将呈现以下发展趋势：1. 数据融合：随着多模态数据的不断增加，如何有效地融合不同模态的数据将成为研究重点。
《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文
《面向深度学习的多模态融合技术研究综述》篇一一、引言在数字化和信息化的时代，信息处理已经进入到了多模态的时代。
多种不同类型的信息源（如图像、文本、语音等）需要进行跨模态融合以更好地利用它们所蕴含的丰富信息。
面向深度学习的多模态融合技术，正是为了解决这一需求而发展起来的重要技术。
本文旨在全面综述多模态融合技术在深度学习领域的研究现状，分析其发展趋势和挑战，为后续研究提供参考。
二、多模态融合技术概述多模态融合技术是指将来自不同模态的信息进行融合处理的技术。
这些信息可以是图像、文本、语音等不同类型的数据。
通过多模态融合技术，可以有效地提高信息处理的准确性和效率，同时也能提供更丰富的信息表达方式。
三、深度学习在多模态融合中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在多模态融合领域得到了广泛应用。
通过深度学习技术，可以自动地学习和提取不同模态数据的特征，并进行跨模态的匹配和融合。
此外，深度学习还可以通过构建复杂的神经网络模型，实现多模态信息的协同处理和表达。
四、多模态融合技术的研究现状目前，多模态融合技术已经成为了深度学习领域的研究热点之一。
研究者们从不同的角度出发，提出了多种不同的多模态融合方法。
其中，基于深度学习的多模态融合方法主要包括以下几种：1. 早期融合：在数据预处理阶段进行不同模态数据的融合。
2. 晚期融合：在特征提取或模型输出阶段进行不同模态信息的融合。
3. 跨模态特征学习：通过共享不同模态数据的特征空间，实现跨模态的匹配和融合。
此外，还有一些其他的方法，如基于注意力机制的多模态融合方法、基于图卷积网络的多模态融合方法等。
这些方法都在一定程度上提高了多模态信息处理的准确性和效率。
五、多模态融合技术的发展趋势和挑战随着深度学习技术的不断发展，多模态融合技术也将继续发展。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 跨模态语义理解：通过深度学习技术，实现不同模态之间的语义理解和表达。
2. 动态融合机制：通过引入动态的融合机制，实现不同场景下不同信息的灵活融合。
多模态数据分析技术研究综述
多模态数据分析技术研究综述随着数据时代的到来，数据的数量与种类越来越多，而多模态数据也开始在各个领域中得到广泛应用，如图像、音频、视频、文字等。
在这些数据中，蕴含了很多有用的信息，如情感、语义、语调等。
如何从中挖掘出更有意义的信息，是影响数据应用的核心问题之一。
本文旨在从多方面综述当前多模态数据分析技术的研究现状及发展趋势。
多模态数据特点分析多模态数据是指同时具有两种或多种模态的数据，其中每种模态代表了一种独立的信息来源。
相比于单一模态的数据，多模态数据具有以下特点：1. 简洁明了：不同模态之间存在很强的对应关系，可以简化数据的分析过程，同时也提高了数据的可理解性。
2. 数据量大：对于一些大型的多模态数据集，数据量往往会比较大，对分析带来极大的挑战。
3. 数据维度高：多模态数据包含多种信息源，会产生多个特征向量，从而拉大数据的维度。
4. 数据异构：多模态数据来源可能不同，存储格式、单位等也可能不同。
多模态数据分析的任务多模态数据分析的任务通常可以归为三个大类：分类、聚类和关联。
其中，分类任务是针对已有的标注数据进行学习和预测，目的是将具有相似特征的数据归为同一类别；聚类任务则是对数据进行自动分组来发现数据中的模式和结构；关联任务主要探究不同模态之间的联系，发现它们的相关性与马尔可夫性等。
多模态数据分析技术综述1. 多视角学习多视角学习是一种常见的多模态数据分析技术，它通过学习多个视角的数据之间的关系，来提高数据的表示和分析效果。
其核心思想是将每个视角中的数据作为一个独立的数据集进行学习，然后将学习结果综合起来。
该方法在图像与文本、语音与文本等多模态数据的分类任务中表现优异。
2. 深度学习深度学习作为人工神经网络的发展方向之一，具有自动学习、自适应性强等特点，已逐渐成为多模态数据分析的重要技术之一。
深度学习可以通过堆叠多个网络层来学习数据的高级特征表示，能够自动提取抽象的特征，从而有效处理多模态数据。
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响 , 因 而也 就 比其 它的 特 征更 加 不 准 确, 下 面 简 单介 绍 一 些 常 用的 融合 方法 。
在匹配值层, 求和原 则 [ 2], 加 权平均 [1] , 求积 原则, k-NN 分 类器, 决策树和贝叶斯方法 [ 3] 等, 都 得到了 很好 的表现 , 另外, R o li等人 [ 4] 将 决策 层融 合方 法分 为两 类: 确定 原则 和训 练 原 则。融合策略中 最大投票法和求和原则方法属于确定原则, 而 加
Abstrac t Biom e trics has becom e one of the m ost po ten tia l au then tification techn iques in last few years. In this paper it genera lizes and summ ar izes the mu ltimodal b iom etr ics techniques and also describes a lo t o f ex isting m ultim oda l b iom e trics system s for identify ing an ind iv idua l from o thers. A s re flected by the investiga tion and the research, M u ltimodal biom etrics techn iques have shown mo re re liab ility and secur ity than the m onom odal biom etrics as they take mo re than one phy sio log ical or behavioral charac teristics o f an ind iv idua l into accoun t to identify and ver ify. M ultim odal biom etrics has becom e one of inev itab le trends in the future. K eywords B iom etr ic M ultim odal Fus ion N o rma lization
识别结果
[ 7]
50人
灰度图像和深度 图像
EHMM
匹配值层 加权求和原则
多模态同单模态方法相比, EER 改进 2 - 5%
[ 8]
278人
彩色图像和深度 图像
PCA
匹配值层 加权求和原则
2D 特征得到 83. 1% 的识别率, 3D 特征得到 83. 7% 的 识别率, 融合得到 92. 8% 的识别率
决策层对通过不同传感器得到的图像进行有效融合, 结果表明, 利用融合技术都会在不同程 度上提 高最后 的识别 效果。具体 内 容如表 1所示。
2. 1 单生物特征多种传感器
在下述文献中, 均采用人脸作为生物特征, 在匹配值层或是
表 1 单生物特征多种传感器
文献 数据库
图像种类
识别方法 融合层次
融合方法
然 而, 在 实际 应用 中, 由 于客 观条 件 变化 的 不可 预 测性 , 单 生物 特征 识别 技术 往往 会遇 到难 以克 服的 困 难, 譬 如 在使 用 指纹 认证 时, 相 当一 部 分 人 不 能采 集 到 清 晰 的 指 纹; 随着 时 间的 流逝 或者 光照 变化 , 人脸 图像 会发 生 变化 ; 虹 膜、DN A 和 指纹 等识 别方 式又 会使 人感 到不 舒适 , 甚至 会 产生 受 侮辱 的 感觉 。而 多生 物特 征识 别技 术由 于利 用了 多 种生 物 特征 , 并 结合 数据 融合 技术 , 不 仅 可 以 提高 识 别 的 准 确 性, 而 且可 以 扩大 系统 覆盖 的范 围, 降 低系 统的 风险 , 使之 更接 近 实用 。 因 此, 多 模态 生物 特征 融 合 识 别 技术 , 近 年 来 己 成 为 生 物特 征 识别 技术 研究 领域 的一 个热 点, 也 是未 来生 物 特征 应 用领 域 的必 然趋 势。
决策层: 将每一个生物特 征系统 的决策 进行融 合得到 一个
最终的决策。
对于生物特征系统来说, 融合发生的层次越早, 效果就越明 显 [ 2] , 因 此在特征提取层融合会有 更好的 识别效 果, 然 而, 这种 融合对于生物特征系 统来说非 常困难, 因此 匹配值 层的融 合通
常被优先选择, 但是对于一 个既可靠 又鲁棒 的生物 特征系 统来 说, 适当的决策层融合 [ 4] 也是必不可少的。
e) 单生物特征多种匹配器: 相 同的生物特征通过不同 的传 感器获得, 经不同的特征提取和匹配方法融合提高识别率。
1. 2 融合层次
生物特征系统主 要有四个 重要的 组成部分 构成, 在每 一个 部分都有可能进行融合, 本文以人脸和指纹为例来进行说明, 如 图 2所示。
图 2 可能的融合层次 ( FU: 融合; MM: 匹配模块; DM: 决策模块 ) 特征提取层: 如果提取的特征是相互独立的, 将提取的不同
1. 1 融合方式
一般来说, 生物特征识别 系统主要 由传感 器、特征提 取、匹 配和决策四个模块组成。单生物特征的组合和多生物特征的 融 合可以发生在其中任何一 个阶段, 因而 多模态 生物特 征识别 系 统可以通过下面五种方式进行设计 [ 1, 2] , 如图 1所示。
图 1 融合方式 收稿日期: 2007- 06- 28。国家自然科学基金 ( 60375002, 60573058); 北京 市教委重点学科共建项目 ( XK 100080431) 。王 瑜, 博士 生, 主研 领域: 模 式 识别, 图像处理。
法被认为是现存最有效的方法。
sc = tanh 0. 01 s - L + 1
( 3)
R
这里 L为所有匹 配值的均值, R 为所有匹配值的方差。
另外还有中值自适应法, 双二次曲面法, 对数法和二次曲面 - 直线 - 二次曲面法等。
1. 4 融合方法
融合 技术 是 多模 态系 统中 的重 要组 成 部 分, 标 准 化后 的 匹 配值 被映 射到 一维 平面 进行 有效 融合 并作 出最 后 决策 。决
0 - 1范围内。
sc =
s - m in m ax - m in
( 1)
这里 m in代表最小匹配值, m ax 代表最大匹配值。
b) z 值法: 这种方法是将匹配 值标准化为标准正态分布。
sc =
s- L R
( 2)
这里 L为所有匹 配值的均值, R 为所有匹配值的方差。
c) T anh法: 这种方法将匹 配值标准化到 0 - 1范围内, 该方
c) 单生物特征多种 单位 ( un its): 相同 的生物 特征, 但 是不 同的单位, 例如都是提取指纹, 但却是同 一个人的不同手指的指 纹, 然后融合提高识别率。
d) 单生物特征多种表达方式: 相同的生物特征单位通 过相 同的传感器多次获得, 并使用多种表达方式表示, 每种表达都有 自己的分类器, 最后将这些 由分类器 产生的 匹配值 加以融 合用 于提高识别率。
0引 言
1 多模态生物特征识别的融合
随着网络时代的到来, 人们面对面的接触越来越少, 身份窃 取事件也因此时有发 生, 并 已成为当 今社会 普遍关 注的问 题之 一。仅美国一家, 在 2003年一年就有将近一千万人的身份 信息 被盗用, 大概占美国 18岁 以上 人口的 5% , 产 生的 损失 超过 了 500亿美元, 可见, 身份认证技术在现实 生活中 意义重大。 生物 特征识别是利用人体 的身体或部分生理及行为特征来进行身份 识别, 因此比 传统的身 份鉴定方法 更具安全、保密和 方便性, 同 时具有不易遗 忘、伪造或 被盗、随 身 / 携 带 0和随 时随 地可用 等 优点。
策 依据 定义 的阈 值而 决定 , 如果 融合 后产 生的 决策 值 小于 设 定 的阈 值, 用 户就 被拒 绝, 否 则就 被接 受。匹 配值 的融 合要 比
标 准化 更加 重要 和复 杂, 在多 模 态 生 物 特 征 识别 系 统 中 , 并 不 是每 一种 特征 贡献 率是 相同 的, 有 些会 更容 易受 噪 声的 影
生物 的匹 配值 (用 于描 述 获得的生物特征与存储的模 板之间 的相似 程度 ) 进行融 合。这
种融合模式需要将匹配值进行 标准化处理, 以保证融合以前, 匹 配值拥有相同的数量级 [ 2, 3] , 一般经过两个步骤: 匹配值分 布的 统计估计和公共域的 转换。
第 26卷第 2期 2009年 2月
计算机应用与软件 Com puter Applications and Softw are
Vo l126 No. 2 Feb. 2009
多模态生物特征识别技术进展综述
王 瑜 穆志纯 徐正光
(北京科技大学信息工程学院 北京 100083)
摘 要 近年来, 生物特征识别已经成为一种最具潜力的身份认证技术 之一。主 要对多模态生物特征识别技术进行概括和总结, 同时也介绍了现存若干用于身 份识别和验证的多模态生物特征识别系统。经调 查研究显 示, 多 模态生物特 征识别技 术由于在身 份 认证和识别过程中考虑了个体 的多种生理或行为特征, 因而表现出了较单生物特征 更高的可靠性和安全性, 并已成为生物特征识 别 技术未来发展的趋势 之一。 关键词 生物特征 多模态 融合 标准化
a) 并联融合 b ) 串联融合
c) 级联融合 图 3 运作模式 并联模式: 系统同时完成生物特征的融合; 串连模式: 系统按顺序完成生物特征的融合; 级联模式: 当分类器数量很多时, 生物特征可以利用类似 树 结构的分级方案进行融合。
第 2期
王瑜等: 多模态生物特征识别技术进展综述
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