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基于变换匹配层融合的双模态生物特征识别方法
基于变换匹配层融合的双模态生物特征识别方法
摘要：双模态生物特征识别是一种利用多个感知通道进行生物认证的方法，在许多领域具有重要应用价值。然而，传统的双模态生物特征识别方法存在特征不一致、信息冗余和计算复杂度高等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于变换匹配层融合的双模态生物特征识别方法。该方法首先通过深度学习网络提取出人脸和指纹的特征图，然后利用变换匹配层将两个特征图进行对齐和融合，最后通过分类器进行特征匹配和识别。实验证明，该方法在双模态生物特征识别方面具有明显的优势，具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：双模态生物特征识别；变换匹配层融合；深度学习；特征提取；分类器
1.引言
双模态生物特征识别是一种将多个生物特征进行综合，提高生物认证系统准确性和安全性的方法。常用的双模态生物特征包括人脸、指纹、虹膜等。然而，传统的双模态生物特征识别方法受到特征不一致、信息冗余和计算复杂度高等问题的制约。因此，如何提高双模态生物特征识别系统的性能是一个重要的研究问题。
2.相关工作
目前，双模态生物特征识别方法主要分为两类：基于特征层融合和基于决策层融合。基于特征层融合的方法将两个生物特征的特征向量进行融合，然后再进行分类。基于决策层融合的方法将两个生物特征的分类结果进行融合，从而得到最终的分类结果。虽然这些方法在一定程度上提高了识别性能，但仍然存在一些问题，例如特征不一致和信息冗余等。
3.方法设计
本文提出了一种基于变换匹配层融合的双模态生物特征识别方法。该方法的主要步骤如下：
3.1特征提取
利用深度学习网络提取人脸和指纹的特征图。深度学习网络具有很强的特征表示能力，可以提取出高质量的生物特征。人脸和指纹的特征图作为输入送入网络，经过多层卷积和池化等操作，得到对应的特征向量。
3.2变换匹配层融合
为了解决生物特征的特征不一致问题，本文引入了变换匹配层。该层通过对两个特征图进行变换，使其具有一致的空间坐标。具体来说，针对人脸和指纹特征图，利用仿射变换将其进行对齐，然后再通过卷积操作进行融合。这样可以使两个特征图在空间上具有对应的一致性，从而提高特征的一致性和可靠性。
3.3分类器
最后，将融合后的特征输入到分类器中进行特征匹配和识别。本文采用支持向量机作为分类器，具有良好的泛化性能和分类准确性。
4.实验结果
本文在一个包含人脸和指纹的双模态数据集上进行了实验评估。实验结果表明，基于变换匹配层融合的双模态生物特征识别方法在准确性和鲁棒性方面均具有优势。与传统方法相比，该方法在特征一致性和信息冗余等方面取得了显著的改进。
5.结论
本文针对传统双模态生物特征识别方法存在的问题，提出了一种基于变换匹配层融合的方法。该方法通过深度学习网络提取生物特征，利用变换匹配层将特征进行对齐和融合，最后通过分类器进行特征匹配和识别。实验证明，该方法在双模态生物特征识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化算法，提高识别性能和应用范围。
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