掌纹人脸融合识别算法：提高身份验证准确率

本篇文章主要探讨了一种创新的身份识别算法，结合了掌纹和人脸这两种生物特征，旨在提高身份验证的准确性和鲁棒性。研究始于对掌纹和人脸图像的融合处理，通过小波变换技术增强图像的细节和特征表达能力。随后，作者采用了一种新颖的特征提取方法，即对角离散余弦变换(Diagonal Discrete Cosine Transform, Dia-DCT)与二维主元判别分析(2D Principal Component Analysis, 2D PCA)的联合应用，这有助于减少噪声影响，同时保持关键信息。 特征层融合的优势在于，它不仅考虑了每个特征本身的特性，还通过综合分析，可能发掘出更深层次的特征组合，从而提升识别系统的性能。与仅依赖单一生物特征（如人脸或掌纹）相比，这种融合策略能够克服单特征识别中的局限性，比如人脸易受年龄和外观变化的影响，以及掌纹识别可能因疾病或噪声影响而失效的问题。 文章的核心部分详细描述了特征提取和融合过程，以及如何利用最小距离分类器来进行身份匹配。实验结果显示，该算法显著提高了身份识别的正确率，显示出融合多种生物特征的潜力，这对于提高生物特征识别系统的稳定性和可靠性具有重要意义。 本文的工作对于推动多生物特征融合的身份识别技术发展具有积极贡献，特别是在实际应用场景中，如安全门禁系统、移动设备解锁等，融合掌纹和人脸的识别方法可以提供更为可靠的身份验证手段，减少了单一特征识别可能带来的风险和误识率。