【摘 要】
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基于手指的生物特征融合具有特征互补性充分和配合度高的优势。然而,由于不同手指生物特征之间较大的数据差异,实现有效的融合仍存在特征空间不匹配、特征区分能力不高、实时性不足等问题。为了提升手指生物特征融合识别性能,本文选取指纹、指静脉和指节纹为融合模式源,提出了基于图（Graph）和卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,Conv GNN）的手指生物特征融
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806208）；
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基于手指的生物特征融合具有特征互补性充分和配合度高的优势。然而,由于不同手指生物特征之间较大的数据差异,实现有效的融合仍存在特征空间不匹配、特征区分能力不高、实时性不足等问题。为了提升手指生物特征融合识别性能,本文选取指纹、指静脉和指节纹为融合模式源,提出了基于图（Graph）和卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,Conv GNN）的手指生物特征融合表达方法。主要内容如下:1)提出了基于图和Conv GNN的手指生物特征表达方法。首先,提出了一种基于超像素构建手指生物特征全局图的方法。将通过超像素分割获得的手指生物特征图像的超像素抽象为节点集。根据超像素的灰度、空间和纹理信息提取了节点特征内容,并根据节点间的纹理特征相似度构建了一种Kmax近邻加权图结构。其次,以Cheby Net为基础模型,结合g Pool图池化方法设计了一种适用于提取手指生物特征全局图的低维、高层语义图级特征的改进模型SCheby-Mg Pool,并基于该模型构建了全局池化和层级池化两种结构的特征表达网络。2)提出了基于SCheby-Mg Pool的多图层级手指生物特征融合表达方法。在图输入层提出了特征堆叠和重构大图两种融合表达方法;在图卷积层提出了一种子图并行融合表达方法;在图读出层提出了图级特征并行和串行的融合表达方法。实验结果表明,所提出的方法可以实现手指生物特征的有效融合,均获得了较好的识别性能。其中,图卷积层子图并行融合表达方法的识别性能最优,与传统融合方法对比验证了所提出的方法显著提高了融合识别效果。
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