【摘 要】
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随着社会的发展与科学技术的不断进步,每个人、每个社会、每个国家都需要保证信息的安全。特别是在9.11之后,信息安全更是引起了人民广泛的重视。传统的身份识别方法(如证件
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随着社会的发展与科学技术的不断进步,每个人、每个社会、每个国家都需要保证信息的安全。特别是在9.11之后,信息安全更是引起了人民广泛的重视。传统的身份识别方法(如证件、磁卡、用户名和密码等)已不能满足和达到用户或系统的安全,而生物特征识别技术有其独特的优点,能更好的保护用户或系统的信息安全,这使得越来越多的人对其进行研究并且生物特征识别技术得到了广泛的应用。然而由于生物特征的不稳定性、易受周围环境的影响,以及反攻击技术的发展等因素使得单模态生物特征识别技术不能满足人们的日益需求。多模态生物识别技术是在单模态生物识别技术之上发展起来的,它具有单模态的优点和自己的优势,能够克服单模态生物识别的一些缺点,从而得到了人们的广泛关注。本文是对多模态中虹膜-人脸特征融合技术进行研究,通过分别介绍虹膜、人脸特征提取以及融合算法和实验等,旨在找出最优算法使虹膜-人脸特征融合系统有最好的识别效果。
本文首先从单模态生物特征出发,分别介绍了虹膜、人脸特征的提取算法,并且通过实验进行了仿真。其次,利用不同的融合方法对提取出的人脸和虹膜特征进行融合,通过实验仿真得出了不同方法系统的识别性能,产生了新的实验结论。然后,为了提高系统的识别性能提出了将融合后的特征利用Fisher线性分析方法重新进行分类再进行识别,实验结果表明此方法取得了较好的效果。最后从生物特征泄露对系统性能的影响方面,对人脸、虹膜特征部分泄露后融合系统的安全性进行了分析。
生物识别技术现在已经成为信息安全的热点,引起了众多研究者的兴趣,各种优秀算法不断涌现。本文通过对虹膜-人脸特征融合技术的研究,旨在寻找能够提高生物识别系统的性能的算法,提高算法的性能,为生物识别的研究与应用提供参考。
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