基于惩罚系数的人脸和声音融合识别方法

• 作者: 温苗利
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 多生物特征识别 人脸识别 声音识别 惩罚系数 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.11.015

摘要

不同的生物特征采集装置采集的样本品质各不相同,样本品质高的识别可靠性较高,同时对于同一个样本,采用不同的识别方法,好的识别方法识别可靠性也较高,因而本文提出一种利用生物特征的样本品质和识别专家可靠性的融合识别(QSVM)方法.首先根据样本品质和识别专家可靠性得到样本惩罚系数和可靠性惩罚系数,进而得到总体惩罚系数,最后利用总体惩罚系数对支持向量机识别算法进行修改.本文采用XM2VTS数据库,分别将QSVM方法与贝叶斯分类法、Fisher线性判别函数分类法、多层感知器分类法和平均融合方法、SVM方法的半和误差率(HTER)进行比较,实验结果表明QSVM方法的半和误差率较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温苗利	西安科技大学电气与控制工程学院	4	2	1.0	1.0