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何明星;施进·霍恩;范平之;跑步，Ray-Shane;陈荣健;赖，朱琳;穆罕默德·库拉姆·汗;圣淘沙，凯文·奥克塔维乌斯

多模式生物特征识别系统中分数级融合的性能评估。 （英语） Zbl 1191.68575号

模式识别 43，第5期，1789-1800（2010）.
摘要：在多模态生物特征识别系统中，有效的融合方法对于组合来自各种单模态系统的信息是必要的。本文研究了基于和规则的分数级融合和基于支持向量机（SVM）的分数级合并的性能。本研究考虑了三种生物特征：指纹、面部和手指静脉。我们还提出了一种新的稳健归一化方案（降低高核效应归一化），该方案是从min-max归一化方法派生出来的。在四个不同的多模态数据库上的实验表明，将该方案集成到基于和规则的融合和基于SVM的融合中，可以获得一致的高精度。在我们的归一化方案之前，基于简单和规则的融合的性能与另一种基于似然比的融合方法相当[K.南达库马等，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 30，No.2，342–347（2008）]，这是基于匹配分数密度的估计。将基于和规则的融合和基于SVM的融合的实验结果进行比较，结果表明，如果核及其参数经过仔细选择，后者可以获得比前者更好的性能。

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MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

多模式生物特征;分数级融合;验证;归一化;求和规则;支持向量机

软件：

伦敦银行支持向量机
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\textit{M.He}等人，模式识别43，No.5，1789--1800（2010；Zbl 1191.68575）
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