基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

来源：上海理工大学学报杂志2018年第2期北京时间：

作者：张静

单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093,上海交通大学 科学技术发展研究院, 上海 200240,上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093,上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093

摘要：针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响，鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用，提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理，并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征，然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中，应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征，最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明：与人脸或指纹单模态生物特征识别相比，基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性；所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。

关键词：人脸;指纹;多模态识别;特征融合

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61603257）；上海交通大学“医工交叉研究基金”项目（YG2015QN23）