基于双层特征融合的生物识别
发布网友
发布时间:2024-10-05 07:51
我来回答
共1个回答
热心网友
时间:2024-12-13 18:33
生物识别技术通过结合多种生物特征,如人脸识别、指纹识别等,已经成为身份验证的主流趋势,以弥补单模态识别的局限。本文主要探讨了基于深度学习的卷积神经网络(CNN)在多模态生物特征识别中的应用,特别是双层特征融合策略的研究。
研究者们设计了一种端到端的CNN模型,从单模态和多模态两个角度,探索了网络结构和融合方式对识别性能的影响。在单模态识别中,他们研究了不同网络深度和卷积核对性能的影响,并利用单模态结果优化多模态的网络结构。在多模态识别中,设计了两种不同的CNN结构,分别研究不同阶段特征融合的效果。通过三种融合方法,对比了单层和双层特征融合对于识别性能的影响,最终通过优化得出一种深度模型结构,能够在AR、Yale、Extended YaleB、LFW、PolyU和CASIA V1.0等六个标准数据库上取得良好性能。
文章中,作者首先介绍了多模态生物特征融合的关键点,包括传感器层、特征层等不同层次的融合策略。接着,他们详细展示了基于深度学习的多模态识别,特别是在CNN模型中的应用,如Raghavendra和SYAFEEZA的工作。然而,尽管有进展,基于CNN的多模态生物特征识别仍然面临网络结构复杂和参数优化的挑战,比如网络层数过深和计算负担重等问题。
针对这些问题,本文提出了一种双层特征融合的策略。在单模态识别部分,设计了多种网络结构并进行了实验分析,以找到最优网络结构和参数。在多模态识别中,通过单层融合的CNN结构,如CNN-II和双层融合的CNN-F11和CNN-F12,实验结果显示双层融合方法在识别性能上更稳定,尤其是在多模态识别任务中,识别率高达98.62%以上。
总结来说,本文的成果表明基于CNN的双层特征融合方法在多模态生物识别中表现出显著的优势,可以有效地提高识别准确性和鲁棒性,适用于单模态和多模态的生物识别任务。