指纹静脉双模态识别决策融合提升系统性能

本文主要探讨了一种创新的生物特征识别方法，针对单一模态生物特征识别系统存在的缺陷，特别是指纹识别和指静脉识别的局限性。研究者提出了一种指纹与指静脉双模态识别的决策级融合策略。首先，他们构建了两个独立的第一级分类器，分别对指纹和指静脉这两种生物特征进行处理，每个分类器负责各自模态的识别任务，从而得到初步的识别结果。 在这个阶段，关键步骤是特征提取。作者采用了先进的技术来提取指纹和指静脉图像中的关键特征，这些特征能够有效地反映个体的独特性。提取出的特征被组织成特征点集，这是后续融合的基础。 接下来，为了进一步提高识别精度，研究者采用特征串联的方式，即将指纹和指静脉的特征点集结合起来形成一个新的特征矢量。这个新的矢量被设计为第二级分类器的输入，通过这个分类器，系统可以同时考虑两种生物特征的信息，增强识别的鲁棒性和可靠性。 最后，三个独立的识别结果——由第一级分类器产生的和由第二级分类器生成的——通过决策级融合算法进行整合。这种融合方法可能涉及到加权平均、投票机制或者更为复杂的综合策略，旨在综合评估每种模态的识别性能，以得出最准确的系统识别结果。 实验结果显示，这种双模态决策级融合方法显著地改善了系统的性能，不仅提高了识别精度，还增强了对抗攻击（如噪声干扰、伪造样本）的能力。它克服了单模态识别容易受到个体生理变化或环境因素影响的弱点，使得生物特征识别系统在实际应用中更加稳定和高效。 这篇文章关注的是多模态生物特征识别领域的一个重要进展，展示了如何通过结合两种不同的生物特征，利用决策级融合技术提升整体识别系统的效能，这对于身份验证、安全访问控制等场景具有实际意义。