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摘要:
针对单生物特征识别准确率和鲁棒性差的问题,提出了一种基于总错误率(TER)和特征关联自适应融合多模态生物特征识别方法.首先将TER作为判别特征引入到多模态识别,以代替传统的匹配分数;其次在不确定度量理论的基础上,考虑人脸特征和语音特征之间的时空关联性,提出了一种基于特征关联的多特征自适应融合策略,利用特征关联系数自适应调节不同识别特征对识别结果的贡献.仿真实验表明,与几种代表性的融合算法相比,本文所提出的融合模式可以有效提高多生物特征识别系统的准确性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于总错误率和特征关联的自适应融合多模态生物特征识别
来源期刊 光电子·激光 学科 工学
关键词 总错误率(TER) 错误拒绝率(FRR) 错误接收率(FAR) 特征关联系数 自适应融合 多生物特征识别
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 67-76
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.16136/j.joel.2016.01.0440
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐勇奇 83 625 13.0 22.0
2 林国汉 30 147 6.0 10.0
3 胡慧 33 159 7.0 11.0
4 吴迪 16 23 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (51)
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研究主题发展历程
节点文献
总错误率(TER)
错误拒绝率(FRR)
错误接收率(FAR)
特征关联系数
自适应融合
多生物特征识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电子·激光
月刊
1005-0086
12-1182/O4
大16开
天津市南开区红旗南路263号
6-123
1990
chi
出版文献量(篇)
7085
总下载数(次)
11
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导