基于SVM的多生物特征融合识别算法

• 作者: 刘铁根 李秀艳 王云新 邓仕超
• 来源期刊: 纳米技术与精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多生物特征 身份识别 信息融合 支持向量机 手背静脉 虹膜
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 44-47
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6030.2011.01.009

摘要

针对单生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉和虹膜两种生物特征实现身份识别.基于尺度不变特征变换(SIFT)提取手背静脉的局部SIFT特征并对特征点进行匹配,利用特征匹配率作为手背静脉图像的相似度测度.通过Haar小波变换实现虹膜特征编码,利用加权汉明距对虹膜进行相似度测试.最后基于支持向量机(SVM)实现两种生物特征在匹配层的融合识别.利用CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库对算法性能进行测试,其等错率为0.02%,实验结果表明,该融合算法具有很高的识别性能,为生物特征识别研究提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘铁根	天津大学精密仪器与光电子工程学院	201	1457	19.0	30.0
5	王云新	北京工业大学应用数理学院	15	61	3.0	7.0
6	李秀艳	天津大学精密仪器与光电子工程学院	2	43	2.0	2.0
10	邓仕超	天津大学精密仪器与光电子工程学院	3	45	2.0	3.0