本文關(guān)鍵詞：基于多模態(tài)生物特征識別的身份認(rèn)證技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：身份認(rèn)證技術(shù)在人們生活中所扮演的角色越來越重要,在眾多的認(rèn)證方法中,基于生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)是現(xiàn)在使用的較為普遍的一種,正是因?yàn)樗奈ㄒ恍�、不可�?fù)制性和無需記憶等特性使其得到了廣泛的應(yīng)用�，F(xiàn)有的生物特征識別方式多為單一的識別方式,雖然使用方便,但是也存在著一些缺陷,對于現(xiàn)在存在的問題,研究發(fā)現(xiàn)將兩個(gè)及以上的生物特征相融合可以有效地提高身份認(rèn)證的魯棒性和安全性。本文所研究的基于多模態(tài)生物特征融合的身份認(rèn)證技術(shù)是將指紋識別和聲紋識別相結(jié)合,以兩種相融合的識別方式來進(jìn)行身份認(rèn)證。本文所研究的內(nèi)容有一下幾點(diǎn)。1、研究單一的指紋識別。經(jīng)過指紋采集器所得到的指紋圖像是不能直接進(jìn)行。因此,在提取指紋特征之前,要對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,最終得到一個(gè)細(xì)化的指紋圖像。對已經(jīng)處理過的指紋圖像提取細(xì)節(jié)點(diǎn)特征,再利用基于特征點(diǎn)模式的模型來做細(xì)節(jié)匹配,得到匹配結(jié)果。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)可得出指紋系統(tǒng)的等錯(cuò)誤率為0.3678%。2、研究聲紋識別。與指紋識別相似,識別之前要對語音進(jìn)行處理。對處理后的語音提取它的MFCC(Mel頻率倒譜系數(shù))特征,再用高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)對聲紋做識別,得到相應(yīng)的匹配結(jié)果。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)可得到其等錯(cuò)誤率為0.4767%。3、指紋與聲紋相融合系統(tǒng)的研究。在融合層次上,本文是在匹配層上用不同的方法做融合,其一是用加權(quán)融合的方法對指紋識別和聲紋識別做融合,另一個(gè)是使用D-S證據(jù)理論的方法做融合,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種方法對系統(tǒng)的識別率都有提升,證明了多種生物特征融合的系統(tǒng)要優(yōu)于單一的生物特征識別技術(shù)。
【關(guān)鍵詞】：指紋識別 聲紋識別 融合 生物特征
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第一章 緒論6-14
• 1.1 課題的研究背景及意義6-9
• 1.1.1 現(xiàn)有的身份認(rèn)證技術(shù)6
• 1.1.2 存在的問題及研究意義6-9
• 1.2 多模態(tài)生物特征融合的層次分類9-10
• 1.3 指紋識別與聲紋識別相融合的流程圖10-12
• 1.4 本文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排12-13
• 1.5 本章小節(jié)13-14
• 第二章 指紋識別14-31
• 2.1 指紋的基本特征15-16
• 2.2 指紋圖像的預(yù)處理16-21
• 2.2.1 歸一化處理16-17
• 2.2.2 圖像分割17
• 2.2.3 指紋圖像的方向場17-19
• 2.2.4 圖像增強(qiáng)19
• 2.2.5 圖像二值化19-20
• 2.2.6 圖像的細(xì)化20-21
• 2.3 指紋的特征提取21-22
• 2.4 指紋圖像的匹配22-29
• 2.4.1 指紋圖像的配準(zhǔn)24
• 2.4.2 圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配24-29
• 2.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果29-30
• 2.5.1 指紋數(shù)據(jù)庫29
• 2.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果29-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第三章 聲紋識別31-41
• 3.1 語音特征提取31-34
• 3.1.1 特征提取準(zhǔn)則32
• 3.1.2 特征參數(shù)介紹及選取32-33
• 3.1.3 MFCC特征提取流程33-34
• 3.2 說話人模型訓(xùn)練34-38
• 3.2.1 高斯混合模型34-36
• 3.2.2 GMM-UBM36-38
• 3.3 打分與判決38
• 3.4 性能評價(jià)指標(biāo)38-39
• 3.5 實(shí)驗(yàn)39-40
• 3.5.1 聲紋數(shù)據(jù)庫39
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果39-40
• 3.6 本章小節(jié)40-41
• 第四章 多模態(tài)生物特征融合技術(shù)41-52
• 4.1 融合的層次及框圖41-42
• 4.2 加權(quán)融合算法42-45
• 4.2.1 歸一化處理42-43
• 4.2.2 融合算法和權(quán)重的分配43
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)43-45
• 4.3 基于D-S證據(jù)理論的融合45-50
• 4.3.1 D-S證據(jù)理論的基本內(nèi)容45-48
• 4.3.2 構(gòu)造基本概率分配函數(shù)48-49
• 4.3.3 D-S的合并識別原則49-50
• 4.4 實(shí)驗(yàn)50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 本文總結(jié)52-53
• 5.2 下一步工作和展望53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 附錄58-59

【相似文獻(xiàn)】

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