一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法
基于特征融合的多模态身份识别方法研究
义 ， 后 发 展 成 为 短 时 傅 里 叶 变 换 （ ｏｔｉ Ｆ ｕｉ ｔ ｎｆｒ 之 ｓ ｒ ｍｅ ｏ ｒ ｒｒ ｓ ｍ， ｈ ｔ ｅ ａ ｏ
Ｓ Ｆ ） 其 基 本 思 想 是 对 信 号 加 窗 ， 后 对 窗 口 内 的信 号 进 行 Ｔ Ｔ。 然
傅 里 叶变 换 ， 此 它 可 以 反 映 出 信 号 的局 部特 性 。后 来 Ｄ ｕ 因 ａ・ ｇ ｎ 将 其 扩 展 为二 维 形 式 ，ＤＧ ｂ ｒ 波 器 可 以达 到 空 域 与 ｍａ ２ ａｏ 滤 频 域 的 局 部 最 优 化 ， 空 间 局 部 化 的 同 时 可 以获 得 很 好 的 方 在 向和 频 率 选 择 性 ， 些 性 质 对 图像 纹 理 分 析 具 有 重 要 的 意 义 。 这 掌 纹 的主 线 、 线 、 突 纹 等 ３ 纹 线 ， 脸 中 的 眉 毛 、 睛 、 皱 乳 类 人 眼
０ 引 言
生 物 认 证 技 术 是 利 用 人 体 固有 的 生 理特 征 ，如 人 脸 、人
方 法 应 用 比较 普 遍 ， 实 际上 ， 征 级 的 融 合 方 法 也有 其独 特 而 特
的 优 势 ， 不 仅 能 保 留 参 与 融 合 的 多 特 征 有 效 鉴 别 信 息 ， 能 它 还
程 师 ，研 究方 向为 物 证 鉴 定 、 刑侦 技 术 ； 商 琳 （９ ３ ， 女 ，河 北 曲阳 人 ，博士 ，副 教 授 ，研 究 方 向为 数 据 挖 掘 、机 器 学 习 ； 高 阳 （９ ２ ， １７ 一） １ ７ 一）
男 ，江 苏 淮 阴 人 ，教 授 ，博 士 生 导 师 ，研 究 方 向 为 人 工智 能 、 图像 处 理 。Ｅｍａｌ ｌ ｇ １６ ｌ ． ｕｃ — ｉ ｉ ｌ２ ＠ｙｓ ｅ ． ： ｎ ｙｄ ｎ
基于生物特征的多模态身份识别技术研究
基于生物特征的多模态身份识别技术研究随着科技的不断进步和应用的广泛发展，多模态身份识别技术作为一种高效、准确的确认身份的手段，逐渐在实际生活中得以应用。
它通过融合多种生物特征信息，如指纹、面部、声音等，来进行身份的确认与识别。
本文将从多模态身份识别的基本概念、应用领域、技术框架、优势和挑战等方面进行探讨。
多模态身份识别技术是指基于多种生物特征信息来进行身份认证和识别的技术。
不同于传统的单一模态身份识别技术，多模态身份识别技术融合了多种生物特征信息，提高了身份识别的准确性和安全性。
其应用领域广泛，涵盖了金融、交通、保安等行业，并在生活中的门禁系统、手机解锁、电脑登录等方面有着重要的应用。
多模态身份识别技术的核心是融合多种生物特征信息，构建一个完整的身份识别系统。
通常包括数据采集、特征提取、特征融合和决策等几个步骤。
首先，通过传感器采集多种生物特征信息，如指纹、面部、声音等。
然后，对采集到的数据进行特征提取，提取出各种生物特征的关键信息。
接下来，通过特征融合的方式，将多个特征信息进行有效融合，以提高身份识别的准确性和可靠性。
最后，通过决策算法确定最终的身份识别结果。
相比于单一模态身份识别技术，多模态身份识别技术具有明显的优势。
首先，多模态身份识别技术通过融合多种生物特征信息，能够提高身份识别的准确性和可靠性。
不同的生物特征信息在不同的环境和条件下具有不同的可靠性，通过多模态融合可以弥补单一模态的不足。
其次，多模态身份识别技术能够应对更多的应用场景。
如在光线不好的环境下，面部识别技术可能无法正常工作，但通过与指纹或声音等信息的融合，仍然能够实现身份的准确识别。
此外，多模态身份识别技术具有更高的安全性。
多种生物特征的融合可以更好地防止冒用和伪造，提高系统的安全性。
然而，多模态身份识别技术在应用过程中也面临一些挑战。
首先，不同的生物特征信息可能涉及到不同的数据采集和处理技术，如指纹需要通过传感器进行采集，面部需要通过图像处理等方式进行处理，这增加了系统的复杂性。
生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究
生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究近年来，随着科技的快速发展，生物识别技术已经成为了许多领域的研究热点。
生物识别技术通过分析个体的生物特征进行身份确认，具有高度的可靠性和安全性。
然而，单一生物特征识别方法存在一些局限性，如易受到环境噪声和攻击等。
为了提高生物识别的可靠性和准确性，多模态融合与跨域识别方法应运而生。
多模态融合是指将多种生物特征信息进行融合，以提高识别的准确性和鲁棒性。
其中最常见的多模态融合方法是将图像和声音特征相结合。
通过图像特征可以获取个体的外貌信息，而声音特征则能提供个体的声纹信息。
通过融合两种特征可以在不同环境下更准确地进行身份认证。
在多模态融合的过程中，需要注意特征的提取和融合方法。
一种常用且有效的方法是将特征进行降维，并采用适当的分类算法进行融合。
多模态融合技术已经在身份认证、犯罪调查等领域取得了一定的应用。
跨域识别是指将不同域中的生物特征进行识别与比对。
跨域识别方法可以克服单一特征识别的限制，从而扩大识别的适用范围。
例如，人脸识别系统通常在有光照变化、遮挡和表情变化的情况下效果较差。
而跨域识别方法可以通过将人脸信息与其他特征信息（如指纹、声纹等）进行融合，来提高识别的准确性。
跨域识别方法可以通过特征融合、关联学习和迁移学习等技术实现。
近年来，基于深度学习的跨域识别方法在生物识别领域取得了显著的进展。
在进行生物识别技术的多模态融合和跨域识别研究时，有一些关键的问题需要考虑。
首先，特征的提取和选择是非常关键的步骤。
不同的生物特征有不同的提取和选择方法，需要根据具体应用场景进行合理选择。
其次，特征的融合方法是提高识别准确性的关键。
特征融合方法应该能够充分利用不同特征之间的相关性，以提高识别准确性。
此外，多模态融合和跨域识别的路径优化也是一个重要的问题。
通过优化路径，可以减少特征的冗余和噪声，提高识别的效率。
总之，生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究在提高识别准确性和鲁棒性方面具有重要意义。
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。
基于特征融合的多模态身份识别方法研究
基于特征融合的多模态身份识别方法研究林玲;周新民;商琳;高阳【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2011(32)8【摘要】Multimodal biometric authentication method is proposed, which combines the features of human faces and palmprints. Biometrics features are extracted using Gabor wavelet and two dimensional principal component analysis (2DPCA) techniques, and identification is carried out by the nearest neighbor classifier according to the combined biometric features of two modals and a new weighting strategy. The AMP, ORL and Poly-U databases are used as the test data in the experiments. Experimental results show that combination of two different modals can provide more authentication information, which generates higher security and more accuracy than the single model authentication.%研究了多模态身份识别问题,结合人脸和掌纹两种不同生理特征,提出了基于特征融合的多模态身份识别方法.对人脸和掌纹图像分别进行Gabor小波、二维主元变换(2DPCA)提取图像特征,根据新的权重算法,结合两种模态的特征,利用最邻近分类器进行分类识别.在AMP、ORL人脸库和Poly-U掌纹图像库中的实验结果表明,两种模态的融合能更多地给出决策分析所需的特征信息相比传统的单一模态的人脸或掌纹识别具有较高的识别率,更具安全性和准确性.【总页数】4页(P2849-2852)【作者】林玲;周新民;商琳;高阳【作者单位】伊犁师范学院计算机系,新疆伊宁835000;江苏省公安厅,江苏南京210024;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;南京大学江阴信息技术研究院,江苏无锡214433【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于判别相关分析法的手指多模态融合身份识别方法 [J], 胡锦丽;杨辉华;刘振丙2.一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法 [J], 王风华;孟文杰3.基于多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证 [J], 张广鹏; 王蕴红; 张兆翔4.基于特征融合的目标动态身份识别方法 [J], 黄玳;蔡晓东;胡月琳;曹艺;刘玉柱5.基于多模态特征融合的身份识别研究与实现 [J], 胡正豪;翟昊;姜兆祯;周川川因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多模态时-频特征融合的信号调制格式识别方法
基于多模态时-频特征融合的信号调制格式识别方法
基于多模态时-频特征融合的信号调制格式识别方法是一种利用多种信号特征进行融合的方法，用于实现对信号调制格式的自动识别。
在该方法中，首先，通过时频分析方法（如短时傅里叶变换）将信号转换为时-频域表示。
然后，从时域和频域中提取多种特征，如时域的幅度特征、频域的频率特征、能量特征等。
接下来，通过特征融合方法将多个特征进行融合，以获取更全面和丰富的信号特征表示。
例如，可以使用传统的特征融合方法，如加权求和、特征串联、主成分分析等，将不同特征组合起来。
也可以使用更高级的方法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以自动学习特征的融合方式。
最后，利用分类器对融合后的特征进行训练和分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
这些分类器可以学习不同调制格式的特征模式，并对输入信号进行分类识别。
该方法的优点在于能够综合利用时域和频域的信息，充分挖掘信号的多模态特性，从而提高了信号调制格式识别的准确性和鲁棒性。
同时，通过特征融合方法的应用，可以更好地利用不同特征之间的互补性，提高了融合后特征的判别能力。
总之，基于多模态时-频特征融合的信号调制格式识别方法是
一种高效且有效的方法，可应用于无线通信、雷达信号处理、语音识别等领域。
生物医学信号处理中多模态数据融合技术研究
生物医学信号处理中多模态数据融合技术研究随着生物医学技术的飞速发展，各种生物医学信号成为了人们探索疾病机制的重要工具。
但是生物医学信号通常是多模态的，即来自不同的源、采用不同的传感器、测量不同的信号类型等。
为了更好地理解生物医学信号所含的信息，研究人员需要将不同的信号类型进行融合处理，以便更全面、准确地分析和解释数据。
多模态数据融合技术是将不同数据源采集的信息联合起来，以达到更好的数据刻画和信号特征的提取，进而用于疾病的诊断、治疗、预测等。
多模态数据融合技术的发展可以分为三个主要的趋势：一、多模态数据的融合方法在多模态数据融合中，有很多种方法可以将不同的数据源进行融合，其中最常用的方法是基于特征级的方法。
这种方法通过从每个数据源中提取特征，并将提取的特征合并成一组特征向量来实现数据融合。
此外，也有基于模型级的方法，这种方法使用不同的模型从各个数据源中学习模型并进行集成。
二、多模态数据稀疏性处理在融合多模态数据时，有时会遇到某些数据源缺失的情况，这就需要对多模态数据进行稀疏性处理。
多模态数据的稀疏性处理方法包括主成分分析、稀疏表示以及协同表示等等。
三、多模态数据的应用领域多模态数据融合技术在不同的生物医学领域中都有广泛的应用。
在神经科学和神经影像学领域，多模态数据融合技术可以被用来诊断脑部肿瘤和其他神经系统相关的疾病。
在心血管领域，多模态数据融合技术可以用于研究心脏病和血流动力学。
此外，多模态数据融合技术在生物医学图像分析、信号处理、模式识别等方面也有广泛的应用。
总的来说，多模态数据融合技术是越来越重要的生物医学领域中的一个关键技术，它对于高质量的生物医学研究和医疗诊断有着非常重要的意义。
随着生物医学技术的不断发展，多模态数据融合技术也将得到更广泛的应用和发展。
基于多模态融合的生物识别方法
基于多模态融合的生物识别方法生物识别技术是指通过采集个人生物特征信息，将其与已存储的生物信息模板比对，从而实现身份识别和认证的一种技术手段。
目前，生物识别技术已经广泛应用于许多领域，如安防、金融、医疗、物流等。
为了提高生物识别的准确性、可靠性和安全性，基于多模态融合的生物识别方法应运而生。
多模态融合是指借助多种生物特征信息，如人脸图像、指纹、声音、虹膜等，通过一定的算法和技术手段，实现不同生物特征的融合，进而提高识别准确率和可靠性。
相比于单一生物特征识别，多模态融合生物识别技术具有如下亮点：首先，多模态生物识别技术可以减少误识率。
由于每个人的生物特征信息都是独特的，但是同一生物特征在不同的环境下与人体状态的不同都会导致其识别准确率的下降。
然而，不同生物特征的数据一般是具有独立性的，而且识别方法不同，所以通过将不同生物特征的数据进行融合，可以减少误判的概率，提高识别的可靠性。
其次，多模态生物识别技术可以提高识别率。
在实际应用中，单一生物特征识别存在一些不足之处。
例如，人脸识别技术受到光线、角度等因素的影响，指纹识别技术受到指纹质量和污染的影响。
但是，多模态融合生物识别技术可以最大程度地利用各种生物特征信息进行识别，从而提高整体的识别率。
最后，多模态融合生物识别技术可以提高安全性。
由于不同的生物特征数据来源不同，存在着不可预知的假冒破解风险。
然而，如果采用多种生物特征融合的方法，即使某种生物特征数据被破解，也不足以使整个识别系统受到威胁。
当然，多模态融合生物识别技术也存在一些挑战和问题。
首先，多模态数据的拼接处理需要大量计算资源和运算能力。
其次，多模态数据的标准化和预处理也是一个难题，需要综合考虑多种数据来源和多种数据特征进行综合处理。
最后，多模态数据的隐私保护也是一个需要关注的问题。
总之，基于多模态融合的生物识别技术是生物识别领域的重要发展方向之一。
通过多种生物特征数据的融合处理，可以提高识别率和安全性，并为各行各业的生物识别应用带来更好的体验和服务。
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多 的研究成 果 ， 得到 了应 用 。但 随着 应 用 领域 的 并 不断 拓宽 ， 单模 态生 物识 别技 术 在应 用 中表 现 出许 多弊 端 和局 限 性 ， 体 表 现 在 ： 复 杂 环 境 下 某 些 具 在 生物 特征 在采 集过 程 中易 受 干 扰 ； 物特 征 伪造 技 生 术 的进 步使得 单模 态识 别 系统 存在 安 全 隐 患 ； 际 实 存 在 的不普 遍 性 （ 特 殊 群 体存 在 生 物 特征 缺 失 、 如 损伤、 变等 ） 响了生物识 别技术 的广泛应用 。 病 影 基 于上 述原 因 ， 种 更 可 靠 的应 用 模 式 ， 一 多模 态 生 物识别 技 术 应 运 而 生 。多 模 态 生 物识 别 技 术 就 是 利用 多种 生物特 征进 行 身 份 识别 ， 提 高 识别 可 靠 在
第 １ ２卷
第 １期 ３
２１ ０ ２年 ５月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１ Ｎｏ ３ Ｍ ａ ０１ １ ２ ．１ ｙ２ ２
１７ — １ １ （０ ２ １ —１４ ０ ６ １ ８ ５ ２ １ ）３ ３３ —５
ＳｉｎｅＴ ｅｎ ｏｙａｄＥ ￣ ｅｆ ｇ ｃｅｃ ｅｈ ￣ ｇ ｎ ｎ ｎ ｅ ｎ ｉ
中图法分类号
Ｔ ３ １４ ； Ｐ９ ． １
文献标志码
Ａ
随着 信息 技术 的迅 速发 展 ， 何 在数 字 环 境 中 如 进 行快 速 、 准确 、 全 的个 人 身 份 识 别 与验 证 成 为 安 备 受关 注 的 热 点 问 题 。生 物 特 征 识 别 技 术 因 而 受
法 。从 融合 层 次 的角 度 分 析 目前 的方 法 ， 种 多 生物 特征在 融合 时 ， 匹配 级 和 决策 级 是选 择较 多 的 层次 。决 策级融合 在 逻 辑 上 比较 简 单 ， 对 系统缘定 位后图像
（）眼睑定位后 图像 ｂ
（ 归一化后 图像 ｃ ）
（） ｄ 对比度增强后图像
图 ２ 虹 膜 图像 预 处 理
⑥
２ １ ＳｉＴｃ ． ｎｒ ０ ２ ｃ ｅｈ Ｅ ｇｆ ．
一
种 基 于特 征 级 融 合 的 多模态 生 物 特 征 识 别 方法
王风华 孟 文 杰
（ 中国石油大学 （ 华东） 计算机与通信工程学 院， 岛 ２ ６５ ） 青 ６ ５５
摘
要
生物特征识别是信 息技术领域 的研 究热点 ， 中多模 态生物识别技术凭借更好 的适用 性、 高的安全性及更优 的性 其 更
特征识别技术 ， 二者都具备 非侵犯性、 易于接受 等
特 点 ， 外在 识别原 理 和 识别 过 程 上也 具 有 许 多相 此 似性 。 因此 ， 基于 两者 结 合 的 多模 态 生物 识 别 系 统 具 有 良好 的可操作性 和 广阔 的应用前 景 。 虹膜识 别和掌 纹 识 别 主要 包 括 图像 采 集 、 图像 预处 理 、 征 提 取 、 配 和 决 策 等 几 个 过 程 。 当多 特 匹 生物 特征 的融合 时 ， 由于 匹配级 与 决 策 级不 能 最 大 程度 的利用 不 同模 态 特 征 的 区分 性 ， 文在 融 合 时 本
能成为发展趋势。提 出了一种 融合虹膜特征和掌纹特征的 多模 态生物特征识 别方法， 方法分别提取虹膜及 掌纹特征 ， 该 融合 时不 同于传统 的匹配级融合 ， 而是从特征级融合入手， 采用并行特征融合 策略 ， 两特 征 向量 以复 向量 的形 式进行 融合 ， 将 构成 复 向量 空间， 并利用 酉距 离进行 匹配决策。实验结果 表明此方法比单模 生物特征 方法在识别性能上有 了明显改善 ， 同时与传 统 匹配级 融合策 略相 比， 更有优势 ， 识别 效果 更好 。 关键词 特征级 融合 多模态 生物特 征识别
向： 模式识 别， 图像处理 。
１ ３期
王风华 ， ： 等 一种基于特征级融合 的多模态 生物 特征识别方法
３ ３ １５
选 择 了特征级 ， 特 征级 对 虹 膜 特 征 和掌 纹 特 征 进 在
行 融合 ， 对 融 合 后 的 多模 态 特 征 进 行 决 策 识 别 ， 并 具 体框 架结 构如 图 １ 示 。 所
性和应 用 广泛性 方 面 ， 表现 出更好 的性 能… 。
遍 的一种 ， 但匹配级 的融合 同样没有充分利用不同
模 态生 物 特 征 所 蕴含 的类 别 信 息 。相 比 匹 配级 和
决 策级 ， 特征 级能够 最 大 程度 的利 用 不 同模 态 特 征
的区分性 ， 同时消除原始 样本的冗余性 ， 理论 上 在
多模 态生物 识别技 术 的研究 始于 ２ Ｏ世纪 ９ ０年 代 ， 提 出 了 许 多 有 效 的多 模 态 生 物 特 征 识 别 方 并
２１ ０ ２年 ２月 １ 日收到 ３ 山东 省 自然 科 学 基金 （ Ｒ ０ Ｉ Ｑ １ ） Ｚ ２１Ｆ ｏ８ 、
中央高校基本科研业务费专项资金 （ Ｘ ４ ５ Ａ） １ ０ ０ ４ 资助 １ Ｃ 第一作者简介 ： 风华 （９ ９ ） 山东 泰安 人 ， 师 ， 士， 王 １７ 一 ， 讲 博 研究 方
可 以达 到最 佳 的识 别 效果 ， 因此 本 文 没有 选 择 匹 配级 或决策 级 ， 是 从 特 征 级 融 合 人 手 ， 出 了一 而 提
种基 于虹膜 和掌 纹 的多模态 生物特 征识别 方法 。
１ 多模态生物识别 系统框架
虹膜 识别 和 掌 纹识 别 是 广 受 关 注 的两 种 生 物
到广泛 关注 ， 并成 为未来 信息安 全 的重要解 决方 案 。
目前 ， 基于 单模 态 的 生物 识 别技 术 取 得 了非 常
能 的提高 能 力 有 限。 匹配 级 融 合 的对 象 是 特 征 匹
配 后 的分 数 （ ａ ｈｎ ｃｒ） 这 种方 式是 应 用 最普 Ｍ ｔ ｉｇＳ ｏｅ ， ｃ