基于KCCA的特征融合方法及人耳人脸多模态识别

摘要：

针对非打扰识别问题,鉴于人耳人脸特殊的生理位置关系,提出一种基于二者信息融合的多模态生物特征识别方法.该方法首先采集侧面视角人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别.仿真实验结果证明了基于KCCA的特征融合方法的有效性.与人耳或侧面人脸单一模态的识别相比,基于人耳人脸的多模态识别的性能显著提高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.

关键词：人耳识别、多模态识别、特征融合、典型相关分析、核方法、关联特征

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60573058;北京市教委重点学科共建项目XK100080537

在线出版日期：2008-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-121