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论文说明:图表目录
声明
第1章引言
§1.1研究背景和意义
1.1.1传统的身份识别方法
1.1.2单模态生物特征识别技术
1.1.3多模态生物特征识别技术
§1.2多模态生物特征识别系统
1.2.1融合的不同层次分类
1.2.2融合的数据来源分类
§1.3本文主要工作内容及工作安排
第2章预备知识
§2.1衡量生物特征识别系统性能的指标
2.1.1 FAR,FRR,GAR,EER
2.1.2 ROC曲线
§2.2虹膜识别
2.2.1虹膜定位
2.2.2虹膜归一化
2.2.3特征提取
2.2.4利用Hamming距离进行特征匹配
§2.3掌纹图像的预处理
§2.4人脸、掌纹的特征提取与特征匹配
2.4.1 PCA用于人脸识别和掌纹识别
2.4.2人脸和掌纹统一的Gabor幅度特征表示
2.4.3特征匹配
§2.5本章小结
第3章增强相关分析及其在特征层融合中的应用
§3.1典型相关分析
§3.2增强相关分析
3.2.1类内相关矩阵、类问相关矩阵和增强相关矩阵
3.2.2增强相关分析的目标函数
3.2.3增强相关分析的目标函数的解
3.2.4增强相关分析的目标函数的求解步骤
3.2.5高维小样本的情形
§3.3增强相关分析在多模态生物特征的特征层融合中的应用
3.3.1融合方法
3.3.2融合前的预处理
§3.4实验
3.4.1实验1:ECA用于多生物特征系统
3.4.2实验2:ECA用于多算法(多特征)系统
§3.5核化的增强相关分析
3.5.1 KECA的引入及其求解
3.5.2 KECA在多模态生物特征的特征层融合中的应用
§3.6实验:KECA用于多生物特征系统
§3.7本章小结
第4章双眼虹膜的特征层融合和虹膜与人脸的混合融合结构
§4.1引言
§4.2近红外人脸、双眼虹膜图像采集设备的设计
4.2.1主动近红外光源
4.2.2 1000万像素近红外数码相机
4.2.3近红外滤片
§4.3多模态数据库的构建
§4.4基于联合虹膜编码的双眼虹膜特征层融合算法
4.4.1算法流程
4.4.2角度归一化的虹膜样本
4.4.3联合虹膜编码及其匹配
§4.5实验
4.5.1数据库与测试协议
4.5.2实验结果
§4.6基于混合融合结构的人脸和双眼虹膜融合
§4.7实验
4.7.1数据库
4.7.2测试协议
4.7.3实验结果
§4.8本章小结
第5章最小二乘法在多模态生物特征的分数层融合中的应用
§5.1引言
§5.2基于最小二乘法的分数层融合算法
5.2.1融合函数
5.2.2融合参数的确定
5.2.3分类器的构建
5.2.4算法流程
5.2.5 LSMSF不需要分数归一化的原因
§5.3实验
5.3.1数据库
5.3.2特征提取
5.3.3测试协议
5.3.4实验结果
§5.4本章小结
第6章总结与展望
§6.1本文总结
§6.2展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果