【摘 要】
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针对基于单一模态的手指生物特征身份认证技术在实际应用中受数据噪声、类内差异、类间相似及防伪性低等因素制约的问题，提出基于判别相关分析的手指多模态融合身份识别方法。
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,北京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(21365008,61562013);广西重点研发计划项目(桂科AB16380293)
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针对基于单一模态的手指生物特征身份认证技术在实际应用中受数据噪声、类内差异、类间相似及防伪性低等因素制约的问题，提出基于判别相关分析的手指多模态融合身份识别方法。以手指静脉为研究对象，结合指腹纹理特征，采用广义判别分析法降维，并采用判别相关分析法对降维后的指静脉和指腹纹理特征进行融合，实现了基于特征层融合的手指多模态生物特征的身份认证识别。本方法实现了手指静脉和指腹纹特征的融合，与传统的核线性分析和典型相关分析方法相比，提高了身份认证的准确率，促进了手指多模态生物特征认证的进一步发展。
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