本发明提供了一种基于加权融合与分层串行结构的指纹与指静脉图像融合方法,主要解决单一模态易受系统噪声、特征损坏等因素影响及多模态融合系统耗时较长的问题。首先对设计好的两个指纹分类器及四个指静脉分类器进行训练并获得各个分类器的拒识率;再依据拒识率计算单个分类器集成融合系统时的权值;为了降低算法的运算时间,将参与融合的6个分类器构造成串行的三层分层形式,即通过第1层分类器的样本才能进入第2层分类器,同样通过第2层的样本才能进入第3层。本发明对指纹及指静脉图像均采用多种特征进行识别,充分利用了图像的数据信息,所设计的分层结构更好的降低了融合系统的时间消耗,为多生物特征识别提供了一种有效的途径。
本发明为单一模态易受系统噪声、特征损坏等因素影响及多模态融合系统耗时较长的问题提出新的解决思路,对指纹图像及指静脉图像均采用多种特征进行识别,充分利用了原始图像的数据信息,同时设计了分层结构更好的降低了融合系统的时间消耗,具有很强的实用性。
黑龙江大学(Heilongjiang University),位于黑龙江省哈尔滨市,是黑龙江省人民政府和中华人民共和国教育部、国家国防科技工业局共建的省属综合性大学,黑龙江省“双一流”建设国内一流大学A类高校,入选国家卓越法律人才教育培养计划、中西部高校基础能力建设工程、特色重点学科项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校、教育部来华留学示范基地,是世界翻译教育联盟、中俄新闻教育高校联盟、中俄综合性大学联盟、上海合作组织大学、“一带一路”智库合作联盟成员单位。
评价单位:“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会)
评价时间:2023-11-07
综合评价
技术前景广阔,具备技术成果转移转化要求。
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