基于RGB-D生物特征识别的安全认证

• 作者: 肖源源 谢晓尧
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 熵生物特征 显著性 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017295

摘要

针对传统口令的安全性问题,以生物特征技术作为更安全的替代方案,将基于RGB-D的生物特征技术用于身份的安全认证.采用熵和显著性对RGB图和深度图做图像预处理,用卷积神经网络代替了方向梯度直方图进行特征提取,并与几何特征属性相融合.该研究改进了RISE算法,并采用EURECOM数据集做实验,为复杂条件下的人脸识别的生物特征认证提出了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖源源	贵州大学计算机科学与技术学院	4	33	2.0	4.0
3	谢晓尧	贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室	101	352	9.0	12.0