【摘 要】
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近年来,基于多模态的生物特征识别技术逐渐成为身份鉴别领域的研究热点。手指提供的三模态源具有采集方便、分布相对紧凑和用户友好性等优点,因此,基于手指的多模态识别系统在实际中得到了广泛应用。由于采集的图像往往退化严重,特征与非特征区域之间的对比度普遍偏低。这为精确刻画指静脉血管网络特征、指纹和指节纹纹理特征带来了很大困难,极大降低了特征的可区分性。因此,探索图像鲁棒性增强方法对提高手指特征的稳定性、可
【基金项目】
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国家自然科学基金（62076166）；
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近年来,基于多模态的生物特征识别技术逐渐成为身份鉴别领域的研究热点。手指提供的三模态源具有采集方便、分布相对紧凑和用户友好性等优点,因此,基于手指的多模态识别系统在实际中得到了广泛应用。由于采集的图像往往退化严重,特征与非特征区域之间的对比度普遍偏低。这为精确刻画指静脉血管网络特征、指纹和指节纹纹理特征带来了很大困难,极大降低了特征的可区分性。因此,探索图像鲁棒性增强方法对提高手指特征的稳定性、可靠性和可区分性具有重要意义。此外,多模态特征的有效融合仍存在许多问题,如融合时,特征维数变多,计算成本变高,从而导致匹配时间变长,影响匹配效率。针对以上问题,本文以FV（指静脉）、FP（指纹）和FKP（指节纹）为研究对象,建立以方向编码和无方向编码为基础的生物特征编码新理论,提出三模态生物特征编码融合理论框架。具体研究内容如下:（1）提出了一种融合Weber定律与Gabor滤波的静脉血管区域稳定增强方法。通过Gabor滤波的多尺度、多方向特性,放大了韦伯局部描述子WLD（Weber Local Descriptor,WLD）的方向激励能力,实现了Gabor滤波的最优响应与韦伯定律最优激励的相互配合。从而有效凸显了静脉血管成像区域,实现了退化手指静脉图像的稳定增强。实验结果表明,该方法同样适用于FP和FKP。（2）提出了一种基于WLD的最优编码位OBC（Optimal Bit Coding,OBC）编码方法。在增强的基础上,仅对最优增强方向进行编码提取特征,减少了冗余编码位产生的存储空间,提高了识别效率。（3）探索了一种新颖的基于最优编码位的编码融合方案FEF-OBC（Feature Exaction and Fusion Based on Optimal Bit Coding,FEF-OBC）。该编码融合框架定义主方向,将手指三模态的方向位与融合框架中的主方向对齐,逐次排列手指三模态的编码信息。在团队自制的手指三模态数据库上进行了大量的实验。实验结果表明了所提出的FEF-OBC方法能够充分利用手指三模态信息,具有较高的识别性能。
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