【摘 要】
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研究多模态生物特征的分数层融合算法．提出一种新颖的基于最小二乘法的分数层融合算法（LSMSF），利用融合函数获取融合分数，并采用最小二乘法确定融合函数中的参数．给出两种不同形式
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研究多模态生物特征的分数层融合算法．提出一种新颖的基于最小二乘法的分数层融合算法（LSMSF），利用融合函数获取融合分数，并采用最小二乘法确定融合函数中的参数．给出两种不同形式的融合函数：幂级数函数，多项式函数．其次，采用交叉验证的方法，对分数层融合算法进行了全面的评估．评估了分数归一化、数据集划分、单模态性能对分数层融合算法正确接收率的影响，并评估了各种方法的正确接受率和时间开销．开集测试表明，LSMSF算法优于传统的分数层融合算法，其时间开销满足多模态生物特征识别系统实时性的需求．
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