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多生物特征融合发展现状及其展望被引量：2: 1; 作者柳欣耿佳佳 +1 位作者钟必能杜吉祥《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1792-1799,共8页; 多生物特征融合技术利用多个可鉴别的身份信息,在一定程度上能弥补单一生物特征识别的不足,从而可以有效达到降低误识率和实现高精度鉴别系统的要求.多生物特征融合为信息化社会日益增长的保密和安全需求提供了较好的解决方案,其相关理... 展开更多; 关键词多生物特征融合同构异构深度学习; 在线阅读下载PDF 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合指纹和人脸的生物特征身份认证方法被引量：5: 3; 作者王小雪杨会成《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2013年第7期67-70,95,共5页; 在指纹识别模块中采用改进的OPTA算法对指纹图像进行二值化和细化,采用基于Hough变换点模式匹配算法对特征图像进行匹配;在人脸识别模块中,采用基于二维Gabor滤波的特征提取法和三维人脸匹配方法相结合的识别方法。建立了融合指纹和人... 展开更多; 关键词生物特征融合指纹识别人脸识别身份认证决策层; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMM-WSUM的多生物特征二级融合识别方法被引量：1: 4; 作者李雄张东波《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期179-182,215,共5页; 结合基于密度估计和归一化两种融合方法的优点,在匹配分数层级提出了一种基于高斯混合模型(Guassian Mixture Model,GMM)和加权和(Weighted Sums,WSUM)的多生物特征二级融合识别方法。利用GMM对匹配分数建模后,采用N-P准则作为第一级融... 展开更多; 关键词高斯混合模型多生物特征融合人脸指纹; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于脸部和步态特征融合的身份识别被引量：4: 5; 作者侯晓慧刘志镜《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2087-2088,2091,共3页; 提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法。该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合。对从不同... 展开更多; 关键词步态识别脸部识别多生物特征的融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Fisher准则的多指静脉融合被引量：2: 6; 作者金怀国孙冬梅王升辉《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期183-188,共6页; 针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注... 展开更多; 关键词生物特征融合手指静脉识别 FISHER准则正向平均豪斯道夫距离反向平均豪斯道夫距离; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多生物特征融合发展现状及其展望被引量：2: 1; 作者柳欣耿佳佳钟必能杜吉祥; 机构华侨大学计算机科学与技术学院厦门市模式识别与计算机视觉重点实验室; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1792-1799,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61300138 61572205 +2 种基金 61673185)资助华侨大学中青年创新人才培育项目(ZQN-309)资助; 文摘多生物特征融合技术利用多个可鉴别的身份信息,在一定程度上能弥补单一生物特征识别的不足,从而可以有效达到降低误识率和实现高精度鉴别系统的要求.多生物特征融合为信息化社会日益增长的保密和安全需求提供了较好的解决方案,其相关理论与方法已成为智能信息处理的一个重要研究课题.本文围绕多生物特征识别技术,选择传感器为切入点,特征结构为分支,分别从同源同构、同源异构、异源同构、异源异构四个方面介绍多生物特征融合的典型方法及其研究现状,并在此基础上介绍了深度学习在多生物特征融合中的最新应用现状,并对其发展趋势作了一定展望.; 关键词多生物特征融合同构异构深度学习; Keywords multi-biometrics fusion homogenous features heterogeneous features deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合指纹和人脸的生物特征身份认证方法被引量：5: 3; 作者王小雪杨会成; 机构安徽工程大学电气工程学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2013年第7期67-70,95,共5页; 基金安徽省高校重点科学研究项目(KJ2011A035) 安徽工程大学青年科研基金(2012YQ37); 文摘在指纹识别模块中采用改进的OPTA算法对指纹图像进行二值化和细化,采用基于Hough变换点模式匹配算法对特征图像进行匹配;在人脸识别模块中,采用基于二维Gabor滤波的特征提取法和三维人脸匹配方法相结合的识别方法。建立了融合指纹和人脸两种生物特征的识别系统,利用单一特征匹配的结果分数,在决策层采用线性方法进行融合。实验结果表明:建立的融合系统降低了错误接受率,提高了系统的安全级别。; 关键词生物特征融合指纹识别人脸识别身份认证决策层; Keywords biometric feature fusion fingerprint identification face Identification personal verification decision-making layer; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMM-WSUM的多生物特征二级融合识别方法被引量：1: 4; 作者李雄张东波; 机构湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期179-182,215,共5页; 基金国家自然科学基金(No.60835004) 湖南省自然科学基金(No.10JJ9008) 湖南省教育厅资助科研项目(No.10B109); 文摘结合基于密度估计和归一化两种融合方法的优点,在匹配分数层级提出了一种基于高斯混合模型(Guassian Mixture Model,GMM)和加权和(Weighted Sums,WSUM)的多生物特征二级融合识别方法。利用GMM对匹配分数建模后,采用N-P准则作为第一级融合策略;第二级融合采用基于加权和的归一化方法,较好地解决了分数归一化融合方法在单模识别算法识别率相差较大时融合识别性能差的问题。在ORL、AR人脸数据库和FVC2004组成的人脸-指纹多模数据库上进行了实验,结果表明,该方法有效地提升了识别性能。; 关键词高斯混合模型多生物特征融合人脸指纹; Keywords Guassian Mixture Model（GMM） multi-biometric fusion face fingerprint; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于脸部和步态特征融合的身份识别被引量：4: 5; 作者侯晓慧刘志镜; 机构西安电子科技大学计算机学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2087-2088,2091,共3页; 基金广东省教育部省部产学研联合开发项目(5003-00703P07); 文摘提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法。该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合。对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验,结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性,其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法。; 关键词步态识别脸部识别多生物特征的融合; Keywords gait recognition, face recognition, multi-biometrics fusion; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Fisher准则的多指静脉融合被引量：2: 6; 作者金怀国孙冬梅王升辉; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期183-188,共6页; 基金国家自然科学基金(60773015 61201158) 北京市自然科学基金(4102051); 文摘针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注册图像特征点的正向平均豪斯道夫距离(FMHD)和反向平均豪斯道夫距离(RMHD),然后基于Fisher准则确定FMHD和RMHD的融合参数,将融合得到的豪斯道夫距离作为新的匹配分数;在上述算法的基础上,将得到的食指、中指和无名指3根手指静脉的匹配分数进行融合,以进一步提高手指静脉的识别率.实验结果表明,与通常采用的FMHD相比,采用融合后的豪斯道夫距离的误识率有明显降低;而采用三指静脉融合后,误识率由单个手指的1.95%降低到0.27%.; 关键词生物特征融合手指静脉识别 FISHER准则正向平均豪斯道夫距离反向平均豪斯道夫距离; Keywords biometric fusion finger vein recognition Fisher eriterion forward mean Hausdorff distance （FMHD） reverse mean Hausdorff distance （RMHD）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多生物特征融合发展现状及其展望	柳欣耿佳佳钟必能杜吉祥	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2017	2	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	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合指纹和人脸的生物特征身份认证方法	王小雪杨会成	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GMM-WSUM的多生物特征二级融合识别方法	李雄张东波	《计算机工程与应用》 CSCD	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于脸部和步态特征融合的身份识别	侯晓慧刘志镜	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于Fisher准则的多指静脉融合	金怀国孙冬梅王升辉	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料