基于多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证

摘要

cqvip:针对综合二维与三维多模态特征的正面人脸、侧面人脸与人耳的融合识别开展了相关研究，提出了二维纹理图像和三维形状索引图像的尺度空间特征提取与匹配的方法，并对多模态人脸与入耳的多种融合策略进行了探索性的研究。此方法通过使用尺度空间局部特征，消除了尺度变化的影响，对噪声、数据缺失等具有较高的鲁棒性。在公开的FRGCv2．0数据库和UNDCollectionF数据库上的实验结果表明，人脸与人耳多模态特征间的融合大幅度提高了身份识别与认证的精度，并对表情变化具有很好的鲁棒性。