機(jī)器學(xué)習(xí)算法在視頻指紋識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來(lái)，生物特征識(shí)別技術(shù)受到了人們的普遍關(guān)注。與傳統(tǒng)的基于物品的(例如身份證)或基于記憶的(例如密碼)身份驗(yàn)證方式不同，生物特征是隨身攜帶、不會(huì)丟失、不會(huì)被遺忘、不容易被猜測(cè)和偽造。其中，自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)是發(fā)展最早、最成熟的一種生物特征識(shí)別技術(shù)，在刑偵、司法、門(mén)禁以及其他很多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用。盡管指紋識(shí)別技術(shù)的研究已經(jīng)取得了很多成就，但目前自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率仍然無(wú)法滿足某些具有較高要求的應(yīng)用，成為制約自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)一步推

2、廣的最主要的因素。
　　 目前，許多研究機(jī)構(gòu)致力于如何提高自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，其中包括利用視頻進(jìn)行指紋識(shí)別，充分挖掘指紋視頻中包含的更為豐富的信息，以此來(lái)提高指紋識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。使用視頻進(jìn)行指紋識(shí)別有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：(1)從視頻中可以挖掘出更多有用的信息以提高指紋識(shí)別的識(shí)別率；(2)采集指紋視頻時(shí)的用戶體驗(yàn)和采集單幅指紋圖像時(shí)是完全相同的；(3)留在物體表面的殘留的用戶指紋可能會(huì)被非法竊取，然而指紋視頻中包含的動(dòng)態(tài)信息卻很

3、難被竊取。
　　 本文研究了基于視頻的指紋識(shí)別，分析了使用公式S=SO+w·(SO-SI)計(jì)算兩個(gè)視頻最終匹配分?jǐn)?shù)的不足之處，為尋求更好的識(shí)別效果，提出把一次匹配結(jié)果作為一個(gè)樣本，將SI和SO作為一個(gè)樣本的兩個(gè)特征的新思路，把判斷一次匹配是同源匹配還是異源匹配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)具有二維特征(SI，SO)的樣本進(jìn)行分類(lèi)的問(wèn)題。在樣本集上應(yīng)用常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(KNN，決策樹(shù)，SVM)，對(duì)每次的匹配結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比使用閾值

4、來(lái)區(qū)分指紋同、異源的方法，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法不僅提高了識(shí)別率，而且省去了對(duì)參數(shù)和閾值的復(fù)雜選取過(guò)程。
　　 實(shí)驗(yàn)中異源樣本集的分布相對(duì)集中，而同源樣本集中存在一些離群點(diǎn)嵌入到了異源樣本的內(nèi)部，使得兩類(lèi)樣本間存在一定數(shù)量的交疊點(diǎn)，而這些交疊點(diǎn)的存在使得分類(lèi)器的性能大幅度下降，對(duì)我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類(lèi)兩類(lèi)樣本的效果產(chǎn)生了很大影響。為了解決這一問(wèn)題，改善分類(lèi)器的性能，進(jìn)一步提高視頻指紋的識(shí)別率，把兩類(lèi)樣本中的交疊點(diǎn)看做指紋視頻中的“異