基于改进ENN算法的多生物特征融合的身份验证

• 作者: 刘红毅 王蕴红 谭铁牛
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征 数据融合 身份鉴别
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 78-85
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5567字
• 语种: 中文

摘要

基于多生物特征的身份鉴别技术已受到越来越多的重视.单个生物特征有其固有的局限性,通过融合不同的生物特征可以提高身份鉴别系统的验证性能和鲁棒性.该文融合了声纹和指纹特征,提出了一种改进的ENN方法,并与K-NN、传统ENN方法进行了比较.改进的ENN将认证率提高了大约2%.同时,又在不同的数据集上比较了改进的ENN方法和基于Bayes理论的融合系统,分析并评价了两种方法的适用范围和优缺点.实验结果证明了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蕴红	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	13	1456	11.0	13.0
2	谭铁牛	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	52	3840	24.0	52.0
3	刘红毅	西北大学数学系	1	89	1.0	1.0