一种基于虹膜和人脸的多生物特征融合方法

摘要

针对单一生物特征识别方法易受干扰、应用受限制等问题,提出了一种基于虹膜和人脸的多生物特征融合方法以提高身份识别的精度及可靠性.该融合方法利用 Log-Gabor 相位编码算法和Laplacianfaces 算法对虹膜和人脸进行特征提取及匹配,然后在匹配层对两种生物特征的匹配得分值使用最小最大概率机策略进行融合,最后利用融合后得分值进行决策.该方法与单生物特征识别方法相比,识别性能明显提高.在UBIRIS虹膜库和ORL人脸库构成的多模生物特征库中进行了测试,实验结果表明:该方法的等错误率可降低到 0.28%,比单一虹膜和单一人脸方法分别降低了0.69%和 1.62%,与采用传统融合策略的方法相比,等错误率也降低了 0.2%以上.