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手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别
被引量：
13
1
作者
桑海峰
武红娇
何大阔
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1356-1362,共7页
单一生物特征识别技术无论是在识别率还是稳定性上都不能达到完美无缺,特别是高仿生物特征的出现使其安全性受到质疑。针对上述问题,提出一种手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别方法。提出了基于小波变换Gabor滤波器的特征层和图像层融...
单一生物特征识别技术无论是在识别率还是稳定性上都不能达到完美无缺,特别是高仿生物特征的出现使其安全性受到质疑。针对上述问题,提出一种手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别方法。提出了基于小波变换Gabor滤波器的特征层和图像层融合策略,将同一设备不同光照采集下的掌纹和掌静脉融合到一起,突出各自的主纹理特征;利用手指相对长度为手形特征进行初匹配,提出利用分块纹理基元模型进行掌纹和掌静脉融合图像的特征提取方法,然后进行二次匹配给出最终识别结果。开发了模拟系统并进行了相应的实验,结果表明该识别系统充分发挥了3种特征各自的优点,提高了识别率和稳定性,特别是掌静脉的加入增强了系统的安全性。
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关键词
多特征融合识别
小波变换
纹理基元模型
手形识别
掌纹识别
掌静脉识别
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职称材料
多模态生物特征识别算法
2
作者
徐中宇
张岳
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第2期184-188,共5页
基于判别典型相关性分析(DCCA),将提取并处理好的虹膜和指纹特征向量于特征层进行特征融合,最后进行匹配识别。
关键词
多特征融合识别
特征层
虹膜
指纹
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职称材料
基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法
3
作者
潘在宇
徐家梦
+1 位作者
王军
贾伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1136-1148,共13页
多模态生物特征识别技术凭借其出色的识别效果和稳健的可靠性引起了业界的广泛关注。然而,传统多模态生物特征识别方法通常直接在特征层或决策层进行融合,很少考虑模态样本质量不同导致的融合效果差异。此外,由于缺乏大规模公开多模态...
多模态生物特征识别技术凭借其出色的识别效果和稳健的可靠性引起了业界的广泛关注。然而,传统多模态生物特征识别方法通常直接在特征层或决策层进行融合,很少考虑模态样本质量不同导致的融合效果差异。此外,由于缺乏大规模公开多模态生物特征数据库,多模态生物特征识别方法的研究受到一定程度上的限制。因此,设计了一款手部多模态数据采集设备,并自建了手部多模态数据库,用于多模态生物特征识别方法的验证与评估;提出了一种基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法,利用样本标签对应的类别置信度来评估每个模态特征的信息度,从而使模型在融合过程中根据不同模态对身份识别的贡献率进行自适应的权重分配。实验表明该方法在2个公开的数据库以及自建数据库上均取得了最高识别率。
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关键词
生物特征识别
掌纹图像
掌静脉图像
多模态生物特征数据库
模态信息度评估策略
类别置信度
多模态融合
掌纹掌静脉特征识别
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职称材料
题名
手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别
被引量：
13
1
作者
桑海峰
武红娇
何大阔
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
东北大学信息科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1356-1362,共7页
基金
国家自然科学基金(61374147)
教育部博士点基金(20122102120004)项目资助
文摘
单一生物特征识别技术无论是在识别率还是稳定性上都不能达到完美无缺,特别是高仿生物特征的出现使其安全性受到质疑。针对上述问题,提出一种手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别方法。提出了基于小波变换Gabor滤波器的特征层和图像层融合策略,将同一设备不同光照采集下的掌纹和掌静脉融合到一起,突出各自的主纹理特征;利用手指相对长度为手形特征进行初匹配,提出利用分块纹理基元模型进行掌纹和掌静脉融合图像的特征提取方法,然后进行二次匹配给出最终识别结果。开发了模拟系统并进行了相应的实验,结果表明该识别系统充分发挥了3种特征各自的优点,提高了识别率和稳定性,特别是掌静脉的加入增强了系统的安全性。
关键词
多特征融合识别
小波变换
纹理基元模型
手形识别
掌纹识别
掌静脉识别
Keywords
multimodal
fusion
recognition
wavelet
transform
texture
primitive
model
hand
shape
recognition
palmprint
recognition
palm
vein
recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH74 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
多模态生物特征识别算法
2
作者
徐中宇
张岳
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第2期184-188,共5页
基金
吉林省教育厅科学技术研究基金资助项目(吉教科合字[2015]122号)
文摘
基于判别典型相关性分析(DCCA),将提取并处理好的虹膜和指纹特征向量于特征层进行特征融合,最后进行匹配识别。
关键词
多特征融合识别
特征层
虹膜
指纹
Keywords
multimodal
fusion
recognition
feature
layer
iris
fingerprint
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法
3
作者
潘在宇
徐家梦
王军
贾伟
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1136-1148,共13页
基金
新一代人工智能重大项目(2020AAA01073000)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2023QN1077).
文摘
多模态生物特征识别技术凭借其出色的识别效果和稳健的可靠性引起了业界的广泛关注。然而,传统多模态生物特征识别方法通常直接在特征层或决策层进行融合,很少考虑模态样本质量不同导致的融合效果差异。此外,由于缺乏大规模公开多模态生物特征数据库,多模态生物特征识别方法的研究受到一定程度上的限制。因此,设计了一款手部多模态数据采集设备,并自建了手部多模态数据库,用于多模态生物特征识别方法的验证与评估;提出了一种基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法,利用样本标签对应的类别置信度来评估每个模态特征的信息度,从而使模型在融合过程中根据不同模态对身份识别的贡献率进行自适应的权重分配。实验表明该方法在2个公开的数据库以及自建数据库上均取得了最高识别率。
关键词
生物特征识别
掌纹图像
掌静脉图像
多模态生物特征数据库
模态信息度评估策略
类别置信度
多模态融合
掌纹掌静脉特征识别
Keywords
biometric
recognition
palmprint
image
palmvein
image
multimodal
biometric
databases
modal
information
evaluation
strategy
category
confidence
level
multimodal
fusion
palmprint
and
palmvein
fusion
recognition
分类号
TP30 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
手形、掌纹和掌静脉多特征融合识别
桑海峰
武红娇
何大阔
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
13
下载PDF
职称材料
2
多模态生物特征识别算法
徐中宇
张岳
《长春工业大学学报》
CAS
2017
0
下载PDF
职称材料
3
基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法
潘在宇
徐家梦
王军
贾伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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