基于多生物特征融合的身份识别技术研究

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1、RESEARCHoFINDENTIFICATIoNRECOGNITIoNBASEDoNMULTI．BIoMETRICSFUSIoNAThesisSubmittedtoSoutheastUniVers时FortheAcademicDegreeofMasterofEngilleeringBYWangYiSupervisedbyProfessorYhanXiaohuiSchoolofAutomationSoutheastUniVersi锣March，20101·■．■．■●ke”_『}‘、、如¨。]ij●1，，湖朋¨●}d，+j鄹硒露4孕．》掣y{．．}。东南大学学位论文独创性声明mIllll⋯

2、洲⋯lIlllmllIllllllIlllIIlY1761362本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：毯日期：趁盟兰z东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内

3、容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：j蟛导师签名摘要基于生物特征的身份识别技术已成为信息安全领域中的一项关键技术，具有极高的学术研究价值和商业应用价值。但是单一的生物特征识别都存在着其自身局限性的问题，难以满足身份识别的高精度、高性能的要求。基于多种生物特征融合的身份识别是利用人的多个生理和行为特征的融合对身份进行识别的技术，可有效提高身份识别系统的性能。．本文以多生物特征的融合为研究方向，以提高身份识别的性能为研究目的，通过研究人脸、指纹、语音三种特征的识别方法以及

4、多生物特征融合的手段，提出多种融合策略，并通过实验论证其有效性。主要包括四方面的内容：首先，利用基于LBP的人脸识别、基于细节点的指纹识别和基于G删的说话人识别作为单一特征识别的方法，并对各自的方法和特点进行了研究。其次，以生物特征的融合为背景，对多模式信息的融合进行了研究，对在传感器层、特征层、匹配层和决策层的融合进行了分析和比较，对分类器输出信息的级别以及多分类器组合的问题进行了深入的研究。．再次，在本实验室采集的多生物特征库上进行了人脸、指纹、语音三种特征融合的实验。在决策层融合中，采用树形流程，利用分类器输出的排序级信息进行融合，在匹配得分层融合中，采用并行流程，利用分类器输出的数

5、据级信息进行融合，两个实验均取得了高于单生物特征系统识别率约10％的结果。综合上面两个实验的优势，在得分层融合中，利用数据级信息的排序性，对得分值进行加权处理，进一步提高了识别率。最后，在身份注册和识别两部分的框架基础上，设计并搭建了身份识别系统平台。关键词：多生物特征，特征融合，人脸识别，指纹识别，说话人识别一．—●■●●●■一AbstractRecognitionbasedonbiome们csisbecomingakeytectulolog)，ininf0肌ationsecuri哆domain．IthasexcellentValueinthefieldofacademicresearc

6、handapplicationofbusiness．ButsinglerecognitionbasedonbiometricshaslocalizationthemselVes．Recognitionbasedonthe如sionofbiome仃icswhichmsingphysicalorbehavioralattributesoftheindividualcanadV粕cet11ecapabilit)，．The如sionofbiometricsistheresearchdirect觚dthecapabilityistheresearchaim．Byresearchingonf．ace，

7、finge叩rint，speechrecognition粕dmsionarithmetic，somestrategiesarcadV锄ced．Theyaredemons仃atedbyexperiments．Wemainlyinvestigateonthecontentbelow：FirStofall，facerecognitionbasedonLBP，finge印rintrecognitionbasedonminutia