基于多生物特征融合的身份鑒別研究.pdf

1、生物特征識別技術是一種利用人體自身的生理特征或者行為特征來進行身份認證的技術，近年來，生物特征識別技術在國防、金融和個人信息安全方面得到了廣泛的應用。常見的人體生物特征有人臉、指紋、簽名和虹膜等，但是每種生物特征具有其優(yōu)點的同時，都有其難以克服的不足，為了彌補單一生物特征的缺點，多生物特征融合技術應運而生。多生物特征融合技術可以利用多個生物特征的互補信息來彌補單一生物特征的不足，提高身份認證的準確率。本文在簽名、人臉和指紋身份認證的基礎

2、上，研究了多生物特征融合的身份鑒別技術。
　　本文的主要內容如下：
　　（1）闡述人臉識別的原理。首先介紹人臉圖像的采集，對于采集到的包含人臉的原始圖像，利用AdaBoost檢測算法對人臉進行定位和分割，將人臉圖像從原始圖像中分離出來，然后用PCA和LDA方法提取出人臉在低維空間中的投影特征，最后采用基于距離的分類方法進行人臉識別。
　?。?）闡述指紋識別的原理。首先介紹指紋圖像的采集，對于采集到的指紋圖像進行預處理，

3、預處理過程包括去噪和利用OPTA算法細化指紋圖像，然后提取指紋的細節(jié)點特征，包括端點和分叉點，最后采用界限盒的方法進行模板匹配。對人臉和指紋識別的理解，可以為多生物特征融合打下基礎。
　?。?）簽名的多特征融合鑒別。首先介紹簽名的樣本采集和簽名的分割，對分割后的簽名進行預處理，本文對簽名特征做了深入研究，提出了一種利用Hessian矩陣來提取簽名局部方向特征的方法，彌補了已有簽名特征的不足。最后利用RBF神經網絡將本文提出的局部方