基于特征级潜在信息的多生物特征识别方法

• 作者: 孙亚娣 张擎 张洋洋
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态生物 特征识别 集成方法 特征级潜在信息
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7167.2019.01.014

摘要

针对多模态生物特征识别主流集成方法中信息利用不充分的问题,提出利用特征级潜在信息实现得分级集成的思路.挖掘各模态样本的类内聚合度和类间离散度以及模态间相关度等特征级潜在统计信息,将所挖掘的信息利用F-Ratio模型实现集成.实验中将所提方法与当前具有代表性的集成方法进行对比.经实验证明,所提方法在识别准确度上优于同样使用F-Ratio模型,但未利用特征级潜在信息的集成方法,同时优于其他多个具有代表性的集成方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张擎	山东大学计算机科学与技术学院	14	105	6.0	10.0
2	张洋洋	山东大学艺术学院	6	1	1.0	1.0
3	孙亚娣	山东大学艺术学院	1	1	1.0	1.0