一种免疫差分进化的手掌BIS身份识别方法研究

摘要

个人身份识别的准确性以及个人隐私信息的安全性,在身份识别中已发展成了亟待解决的重要社会问题。由于传统的身份识别方法暴露出了很多弊端,已经不能适应科技的发展和社会进步的需要。而利用人体本身所具有的生理特征,可以避免传统方法中的很多缺点,所以生物特征识别技术近年来受到了人们的广泛关注。
　　本文针对项目组在手掌BIS身份识别方面已取得的基于免疫克隆手掌BIS特征的身份识别算法和基于小波变换的手掌BIS身份识别算法等中存在的不足,并以我们正在承担的合作单位提出的相关研究内容为背景,通过融合生物特征识别和差分进化技术,建立了一种免疫差分进化的手掌BIS身份识别新方法。主要工作包括:
　　(1)针对手掌BIS数据的特性要求,重新确定了数据测量的最佳频率范围。
　　(2)针对我们承担的合作单位提供的采集数据特点,为解决在选择阶段使用差分进化算法出现的停滞现象,即陷入局部最优解及为适应增加样本的多样性,及采用了受体编辑机制对不活跃的个体进行结构改变等问题,建立了融合差分进化和人工免疫系统中的克隆选择及受体编辑机制对数据进行特征选择的方法,通过支持向量机对手掌BIS数据进行特征匹配,达到了预期效果。
　　(3)通过对基于免疫差分进化的手掌BIS身份识别方法实验结果的分析和评测,验证了本文提出的方法的有效性和可行性。
　　本文对针对手掌BIS数据特征提出的算法进行了实验分析和评测,实验结果表明手掌BIS特征符合生物特征识别的要求,可以用作高效的身份认证技术;免疫差分进化算法在特征向量优化方面是一种有效的智能计算方法,可以在多个特征中选择出最优特征向量的组合。因此本文建立的一种免疫差分进化的手掌BIS身份识别新方法方法具有一定的理论和实用价值。

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与目标

1.4 论文组织结构

2 基于差分进化的特征选择算法研究

2.1 特征选择的概念及意义

2.2 特征选择算法

2.3 基于DE的特征选择算法

2.4 本章小结

3 基于免疫差分进化的身份识别算法研究

3.1 手掌BIS数据采集与预处理

3.2 基于免疫差分进化的特征选择算法研究

3.3 SVM分类匹配算法研究

3.4 本章小结

4仿真实验与结果分析

4.1 性能评价

4.2 实验数据与实验环境

4.3 实验结果测试与分析

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文已完成的工作

5.2 进一步的研究工作

致谢

参考文献

硕士期间发表论文及获奖情况