指纹与指静脉双模态识别：决策级融合方法提升系统性能

"指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法 (2011年) - 论文 - 自然科学" 这篇论文介绍了一种创新的生物特征识别技术，即指纹与指静脉双模态识别的决策级融合方法。这种方法旨在克服单模态生物特征识别系统的局限性，提高系统的整体性能和可靠性。论文由王科俊和马慧于2011年发表在《华中科技大学学报（自然科学版）》第39卷第4期上，受到了多项国家级和省级科研基金的支持。 传统的生物特征识别系统通常基于单一的生物特征，如指纹或指静脉。然而，这些单一模态识别系统可能存在误识别率较高、易受环境影响等问题。为了解决这些问题，论文提出了一个两阶段的融合策略： 1. **第一级分类器设计**：分别对指纹和指静脉进行独立的识别处理。通过特定的算法提取这两种生物特征的关键点和模式，建立两个独立的第一级分类器，对输入的指纹和指静脉图像进行识别，分别得出初步的识别结果。 2. **特征串联与第二级分类器**：将指纹和指静脉识别得到的特征点集结合在一起，形成一个新的、更丰富的特征矢量。这个特征矢量作为输入，构建一个第二级分类器，进一步分析和识别，产生第二个识别结果。 3. **决策级融合**：最后，将三个识别结果（两个第一级分类器的结果加上第二级分类器的结果）进行融合决策。这种融合策略利用了多个识别结果的信息，通过某种权重分配或投票机制，确定最终的识别输出，从而提高了识别的准确性和鲁棒性。 实验结果证明，该决策级融合方法成功地克服了单模态识别的局限，显著提升了系统的识别性能。这种方法对于生物特征识别领域，尤其是安全认证、个人身份验证等应用场景具有重要意义，因为它能减少误识别率，增强系统的安全性，并对光照变化、噪声干扰等外部因素有更强的抵抗能力。 关键词涉及多模态生物特征识别、指纹识别、静脉识别、决策级融合以及二级分类，表明该研究关注的是生物特征识别的多模态融合技术，尤其是指纹和指静脉这两种生物特征的组合应用，以及如何通过高级别的决策融合优化识别效果。这项工作对后续的生物特征识别系统设计和改进提供了有价值的理论依据和技术支持。