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基于图像采集质量评价的指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:669-675
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001, [2]黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.60975022)、国家863计划项目(No.2008AA01Z148)、黑龙江省杰出青年科学基金项目(No.JC200703)资助
  • 相关项目:基于手指静脉与指纹的双模态身份识别的基本理论研究
中文摘要:

针对单一模态生物特征识别系统性能受图像质量影响较大问题,提出一种基于图像采集质量评价的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.该方法不仅对指纹图像进行质量评价,并首次根据指静脉图像特性设计图像采集质量评价指标,以达到克服图像质量对识别结果影响的目的.再针对这两种模态图像特点分别进行分类器设计,得出各自的识别结果后,结合上述得到的图像采集质量评价分数进行决策级融合,将融合后的结果作为最终的识别结果.实验表明,该方法有效克服图像质量对识别结果的影响,提高识别系统的性能,为多生物特征身份识别提供一种有效途径.

英文摘要:

To overcome the influence of the image quality on the single modal recognition system, a fingerprint and finger vein dual-mode recognition method based on image quality evaluation is proposed. The image quality scores of the fingerprint are obtained by the proposed method. And according to its characteristics, the finger vein image quality assessment is designed for the first time to overeome the influence of image quality on identification results. Two classifiers are then designed for fingerprint and finger vein recognition respectively. The final recognition is achieved by the fusion of two quality scores and the recognition results of the classifiers at the decision level. The proposed method overcomes the limitations of image quality on single-modal biometrics, and effectively improves the recognition performance of the system. Thus, the validity of the method for muhimodal biometric identification is demonstrated.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169