基于多模态生物特征识别的身份认证技术研究

摘要

身份认证技术在人们生活中所扮演的角色越来越重要，在众多的认证方法中，基于生物特征的身份认证技术是现在使用的较为普遍的一种，正是因为它的唯一性、不可复制性和无需记忆等特性使其得到了广泛的应用。现有的生物特征识别方式多为单一的识别方式，虽然使用方便，但是也存在着一些缺陷，对于现在存在的问题，研究发现将两个及以上的生物特征相融合可以有效地提高身份认证的鲁棒性和安全性。
　　本文所研究的基于多模态生物特征融合的身份认证技术是将指纹识别和声纹识别相结合，以两种相融合的识别方式来进行身份认证。本文所研究的内容有一下几点。
　　1、研究单一的指纹识别。经过指纹采集器所得到的指纹图像是不能直接进行。因此，在提取指纹特征之前，要对指纹图像进行预处理，最终得到一个细化的指纹图像。对已经处理过的指纹图像提取细节点特征，再利用基于特征点模式的模型来做细节匹配，得到匹配结果。经过实验可得出指纹系统的等错误率为0.3678％。
　　2、研究声纹识别。与指纹识别相似，识别之前要对语音进行处理。对处理后的语音提取它的MFCC（Mel频率倒谱系数）特征，再用高斯混合模型-通用背景模型（GMM-UBM）对声纹做识别，得到相应的匹配结果。经过实验可得到其等错误率为0.4767%。
　　3、指纹与声纹相融合系统的研究。在融合层次上，本文是在匹配层上用不同的方法做融合，其一是用加权融合的方法对指纹识别和声纹识别做融合，另一个是使用D-S证据理论的方法做融合，实验结果表明，两种方法对系统的识别率都有提升，证明了多种生物特征融合的系统要优于单一的生物特征识别技术。