多分类器融合的指纹全局特征协同识别

• 作者: 胡良梅 董火明 高隽
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 多分类器融合 全局特征 协同识别
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 58-63,51
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2005.03.013

摘要

指纹识别是生物特征识别中的热点,指纹全局特征识别具有明显的优势,但是单一分类器一般不能取得满意的识别效果.本文采用贝叶斯理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进.然后对3种指纹全局特征协同识别分类器:灰度值、主分量以及方向场分类器进行决策层融合,并采用了一种崭新而高效的协同模式识别方法.对FVC2002指纹库的实验表明:该方法具有较好的分类性能,预处理与特征提取简单、计算复杂度低、识别速度快、对污损指纹具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于身份认证中也取得了较好的认证效果.