基于 GMM—WSUM 的多生物特征二级融合识别方法

李雄; 张东波

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基于 GMM—WSUM 的多生物特征二级融合识别方法

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结合基于密度估计和归一化两种融合方法的优点,在匹配分数层级提出了一种基于高斯混合模型（GMM,Guassian mixture model）和加权和（WSUM,Weighted sums）的多生物特征二级融合识别方法.利用 GMM 对匹配分数建模后,采用 N-P 准则作为第一级融合策略;第二级融合采用基于加权和的归一化方法,较好的解决了分数归一化融合方法在单模识别算法识别率相差较大时融合识别性能差的问题.在ORL、AR 人脸数据库和 FVC2004组成的人脸-指纹多模数据库上进行了实验,结果表明,该方法有效的提升了识别性能.

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来源
《山西建筑》 |2014年第19期|230-231|共2页
作者
李雄; 张东波;
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作者单位

湘潭大学信息工程学院;

湖南湘潭411105;

智能计算与信息处理教育部重点实验室;

湖南湘潭411105;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
高斯混合模型; 多生物特征融合; 人脸; 指纹;

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