基于虹膜和臉像的多生物特征身份識(shí)別及融合算法的研究.pdf

1、本文研究了基于虹膜和臉像的多生物特征身份識(shí)別及融合算法。重點(diǎn)研究了實(shí)時(shí)虹膜圖像的融合預(yù)評(píng)估算法；基于二維投影的虹膜定位算法；基于嚙合度的快速臉像模板匹配算法；基于隸屬度函數(shù)的塔式分層融合算法；基于比特流的虹膜特征模板的數(shù)據(jù)隱藏算法。論文的主要研究工作和創(chuàng)新成果如下： ·實(shí)時(shí)虹膜圖像的融合預(yù)評(píng)估算法的研究：提出了利用數(shù)據(jù)融合的方法對(duì)虹膜樣本進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)評(píng)估的概念，并提出了兩種具體實(shí)現(xiàn)的方法：基于聯(lián)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合預(yù)評(píng)估方法；基于

2、復(fù)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合預(yù)評(píng)估方法，確保進(jìn)行定位處理的圖像中包含完整的虹膜，提高采集和注冊(cè)成功率。 ·虹膜定位算法的研究：提出了基于二維投影的虹膜定位方法，利用虹膜圖像二維投影矩陣的直方圖，通過(guò)搜索和交叉的方法準(zhǔn)確的標(biāo)記出干擾區(qū)域的分布，建立干擾區(qū)域的分布特征與各維投影矩陣的特征之間的聯(lián)系，據(jù)此消除干擾區(qū)域?qū)缒?nèi)外邊界區(qū)域的影響。 ·臉像模板的快速匹配算法的研究：根據(jù)Ada-boost方法檢測(cè)出圖像中眼睛的位置參數(shù)，提出

3、了一種臉像特征模板的快速匹配方法，首先利用該參數(shù)從圖像中分割出臉像，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、歸一化和平滑處理，然后根據(jù)灰度值直接生成準(zhǔn)三維的臉像特征模板；最后通過(guò)計(jì)算兩個(gè)臉像特征模板的嚙合度來(lái)完成匹配的處理。 ·虹膜和臉像特征模板的決策融合算法的研究：根據(jù)虹膜識(shí)別的匹配曲線的實(shí)際分布，將模糊集理論引入決策層的融合，提出了一種基于隸屬度函數(shù)的塔式分層融合的方法，降低識(shí)別系統(tǒng)的采集失敗率和注冊(cè)失敗率，提高系統(tǒng)的識(shí)別率。 ·虹膜和臉像特征