【摘 要】
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针对单生物特征识别准确率和鲁棒性差的问题,提出了一种基于总错误率(TER)和特征关联自适应融合多模态生物特征识别方法。首先将TER作为判别特征引入到多模态识别,以代替传统的匹配分数;其次在不确定度量理论的基础上,考虑人脸特征和语音特征之间的时空关联性,提出了一种基于特征关联的多特征自适应融合策略,利用特征关联系数自适应调节不同识别特征对识别结果的贡献。仿真实验表明,与几种代表性的融合算法相比,本文
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针对单生物特征识别准确率和鲁棒性差的问题,提出了一种基于总错误率(TER)和特征关联自适应融合多模态生物特征识别方法。首先将TER作为判别特征引入到多模态识别,以代替传统的匹配分数;其次在不确定度量理论的基础上,考虑人脸特征和语音特征之间的时空关联性,提出了一种基于特征关联的多特征自适应融合策略,利用特征关联系数自适应调节不同识别特征对识别结果的贡献。仿真实验表明,与几种代表性的融合算法相比,本文所提出的融合模式可以有效提高多生物特征识别系统的准确性和鲁棒性。
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