基于人脸和声纹的多生物特征融合技术研究

• 作者: 张瑛杰 彭亚雄
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征认证 最小最大概率机 融合 匹配层 等错误率
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.05.011

摘要

生物特征认证技术作为一门新兴技术现已应用于多个领域,然而单一模态的生物特征认证技术易受外界因素影响,为了提高身份认证的鲁棒性和安全性,文中提出一种基于最小最大概率机的多生物特征融合算法.该方法首先对人脸和声纹分别进行特征提取及匹配,然后在匹配层对两种单生物特征的匹配得分值进行了融合.通过在Vidtimit多模态库上的实验结果表明,融合系统的等错误率降低到0.97％,证明了该融合算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭亚雄	贵州大学大数据与信息工程学院	34	93	6.0	8.0
2	张瑛杰	贵州大学大数据与信息工程学院	1	3	1.0	1.0