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基于子空间学习算法的单模态生物特征识别系统
被引量：
1
1
作者
刘欢喜
吴哲
+2 位作者
朱俊
李雄
刘允才
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期970-974,共5页
建立了一种适用于人脸、步态等生物特征识别的单模态生物特征识别系统.首先,单位化原始生物特征数据,得到新的数据集;然后,利用局部拓扑结构保存映射算法,确定新数据集的内蕴低维子空间;最后,在确定的低维子空间上利用类内距离和执行分...
建立了一种适用于人脸、步态等生物特征识别的单模态生物特征识别系统.首先,单位化原始生物特征数据,得到新的数据集;然后,利用局部拓扑结构保存映射算法,确定新数据集的内蕴低维子空间;最后,在确定的低维子空间上利用类内距离和执行分类.在这个系统中,局部拓扑结构保存映射算法是一种新颖的子空间学习方法,与其他子空间学习算法相比,判别能力更强,更适合于生物特征识别.此外,对原始数据进行单位化处理以及在确定低维子空间上利用类内距离和执行分类都能有效提高生物特征识别系统性能.实验结果表明:该单模态生物特征识别系统是有效性的.
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关键词
单模态生物特征识别系统
子空间选择
局部拓扑结构保存映射
类内距离和
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职称材料
单模态至多模态生物特征身份识别研究现状与应用展望
2
作者
陈佳慧
高树辉
+1 位作者
袁红敏
王贵容
《西安交通大学学报(医学版)》
北大核心
2025年第4期551-561,共11页
多模态生物特征身份识别技术结合了多种生物识别方法,因伪造难度大、准确性高等优点,在法医学领域的应用正日益增多。但是目前身份识别主要依赖于包括面部识别、手部识别、虹膜识别、步态识别和声音识别等在内的单模态生物特征,其识别...
多模态生物特征身份识别技术结合了多种生物识别方法,因伪造难度大、准确性高等优点,在法医学领域的应用正日益增多。但是目前身份识别主要依赖于包括面部识别、手部识别、虹膜识别、步态识别和声音识别等在内的单模态生物特征,其识别精确度很大程度上依赖于单模态数据质量,因而面临着多重挑战。相比之下多模态生物特征在身份识别领域优势更为明显,不但能有效抵御攻击,且多模态来源的互补信息可丰富特征表示,减轻了环境对识别性能的影响,增强了系统的鲁棒性。为此,本文对该领域相关工作进行梳理,全面综述生物特征身份识别技术的研究现状及发展趋势。首先基于文献计量学梳理近10年内相关研究成果,围绕该领域常用的深度学习模型,分别从单模态识别到多种模态融合识别进行分析、总结和讨论,最后结合法庭科学的实际需求,展望多模态生物特征身份识别领域未来的发展方向,为身份识别研究提供参考。
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关键词
生物
特征
识别
法医学
单模
态
身份
识别
多模
态
身份
识别
神经网络
生物
特征
融合
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职称材料
题名
基于子空间学习算法的单模态生物特征识别系统
被引量：
1
1
作者
刘欢喜
吴哲
朱俊
李雄
刘允才
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
江苏骏龙电力科技股份有限公司
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期970-974,共5页
基金
国家教委博士点基金资助项目(20110073120028)
文摘
建立了一种适用于人脸、步态等生物特征识别的单模态生物特征识别系统.首先,单位化原始生物特征数据,得到新的数据集;然后,利用局部拓扑结构保存映射算法,确定新数据集的内蕴低维子空间;最后,在确定的低维子空间上利用类内距离和执行分类.在这个系统中,局部拓扑结构保存映射算法是一种新颖的子空间学习方法,与其他子空间学习算法相比,判别能力更强,更适合于生物特征识别.此外,对原始数据进行单位化处理以及在确定低维子空间上利用类内距离和执行分类都能有效提高生物特征识别系统性能.实验结果表明:该单模态生物特征识别系统是有效性的.
关键词
单模态生物特征识别系统
子空间选择
局部拓扑结构保存映射
类内距离和
Keywords
unimodal biometric system
subspace selection
local topology structure preserving projections（LTSPP）
intra-class distance sum
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
单模态至多模态生物特征身份识别研究现状与应用展望
2
作者
陈佳慧
高树辉
袁红敏
王贵容
机构
中国人民公安大学侦查学院
出处
《西安交通大学学报(医学版)》
北大核心
2025年第4期551-561,共11页
基金
国家重点研发计划项目(No.2023YFC3303701)。
文摘
多模态生物特征身份识别技术结合了多种生物识别方法,因伪造难度大、准确性高等优点,在法医学领域的应用正日益增多。但是目前身份识别主要依赖于包括面部识别、手部识别、虹膜识别、步态识别和声音识别等在内的单模态生物特征,其识别精确度很大程度上依赖于单模态数据质量,因而面临着多重挑战。相比之下多模态生物特征在身份识别领域优势更为明显,不但能有效抵御攻击,且多模态来源的互补信息可丰富特征表示,减轻了环境对识别性能的影响,增强了系统的鲁棒性。为此,本文对该领域相关工作进行梳理,全面综述生物特征身份识别技术的研究现状及发展趋势。首先基于文献计量学梳理近10年内相关研究成果,围绕该领域常用的深度学习模型,分别从单模态识别到多种模态融合识别进行分析、总结和讨论,最后结合法庭科学的实际需求,展望多模态生物特征身份识别领域未来的发展方向,为身份识别研究提供参考。
关键词
生物
特征
识别
法医学
单模
态
身份
识别
多模
态
身份
识别
神经网络
生物
特征
融合
Keywords
biometric identification
forensic science
unimodal identification
multimodal identification
neural network
biometric fusion
分类号
DF795.2 [医药卫生—法医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子空间学习算法的单模态生物特征识别系统
刘欢喜
吴哲
朱俊
李雄
刘允才
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
单模态至多模态生物特征身份识别研究现状与应用展望
陈佳慧
高树辉
袁红敏
王贵容
《西安交通大学学报(医学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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