计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2007年
11期
184-186
,共3页
多生物特征%身份识别%数据融合%神经网络
多生物特徵%身份識彆%數據融閤%神經網絡
다생물특정%신빈식별%수거융합%신경망락
传统的身份识别系统利用单一的生物特征作为依据,在复杂背景下,系统性能往往会大幅下降.基于数据融合的多生物特征身份识别技术可以提高生物识别系统的准确率等性能.该文利用特征脸和矢量量化方法建立人脸识别和语音识别两个子系统,在决策层用神经网络融合子系统的输出来进行身份识别.实验证明该方法比单个子系统识别率高,在噪音环境下,优势明显.
傳統的身份識彆繫統利用單一的生物特徵作為依據,在複雜揹景下,繫統性能往往會大幅下降.基于數據融閤的多生物特徵身份識彆技術可以提高生物識彆繫統的準確率等性能.該文利用特徵臉和矢量量化方法建立人臉識彆和語音識彆兩箇子繫統,在決策層用神經網絡融閤子繫統的輸齣來進行身份識彆.實驗證明該方法比單箇子繫統識彆率高,在譟音環境下,優勢明顯.
전통적신빈식별계통이용단일적생물특정작위의거,재복잡배경하,계통성능왕왕회대폭하강.기우수거융합적다생물특정신빈식별기술가이제고생물식별계통적준학솔등성능.해문이용특정검화시량양화방법건립인검식별화어음식별량개자계통,재결책층용신경망락융합자계통적수출래진행신빈식별.실험증명해방법비단개자계통식별솔고,재조음배경하,우세명현.
