人耳和侧面人脸融合的多模态身份识别摘要:首先分别对人耳和侧面人脸建立基于全空间线性判别分析(FSLDA)的分类器;然后采用贝叶斯决策理论中常见的积和中值多分类器融合算法､､,并对投票算法进行了改进实验｡结果表明,与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,人耳和侧面人脸融合的多模态识别率得到提高,并扩大了识别范围关键词｡:人耳识别;全空间线性判别分析;决策层融合;多模态识别??:TP391.41文献标志码:A:1001-3695(2007)10-0169-03??近年来,国内外研究者针对人脸识别步态识别等无须被识别者配合的被动式识别和指纹识别虹膜识别掌纹识别等需､､､要被识别者配合的主动式识别开展了大量的学术研究但每一种生物识别技术在准确率用｡､户接受程度成本等方面都不同､,都有其自身的优势和缺点,很难满足实际应用的要求例如｡,声纹[1]会随着人身体健康状况的变化而变化,有的人的指纹特征难以提取,脸像会由于化妆表情的变化而变化等在这样的背景下､｡,基于多种生物特征的识别技术应运而生通过多｡生物特征融合的方法,可提高系统的识别率,增强系统的安全级别,并且可以扩展系统的适用范围,因而具有良好的应用前景[1]｡??人耳识别是近年来新兴的非打扰生物特征识别技术研究表明｡,由于人耳的生理特征结构位置及其惟一性和稳定性的特点､,使人耳识别成为一种与人脸虹膜识别等同样重要的可相互补充和结合的识别技术､､[2]人脸是一种最自｡然最直观､,也最容易被接受的非打扰识别生物特征但人脸在识别中存在易变性｡,即易受表情化妆时间等的影响将人耳和人脸融合､､｡,可望为非打扰识别方法提供一条新途径另外｡,由于人耳和人脸特殊的生理位置关系,在数据采集过程中,可仅提取人脸侧面的图像,对人耳和侧面人脸图像进行融合鉴于此｡,本文提出从人耳和侧面人脸融合的角度研究多模态生物特征的融合图像信息融合按信息抽象程度的不同可分为四个从低到高的层次｡,即数据层融合特征层融合匹配层融合和决策层融合这里采用决策层融合决策层融合是在高层次､､｡｡上进行,所需要处理的数据量小,识别的速度较高[3]｡??人耳和侧面人脸决策层融合的多模态身份识别系统如图1所示｡??1基于人耳和侧面人脸融合的身份识别系统??1.1人耳和侧面人脸分类器设计??系统首先采集包含人耳的侧面人脸图像,从侧面人脸图像中分割出人耳图像,对经过预处理和归一化后的人耳和侧面人脸均采用基于全空间线性判别分析算法提取特征,对抽取到的特征采用最小距离分类器进行识别,从而完成人耳和侧面人脸单一生物特征识别分类器的设计｡??1.2基于全空间线性判别分析(FSLDA)算法的特征提取??1.2.1LDA算法??LDA算法是一种基于Fisher准则的线性鉴别方法[4]它以样本的可分性｡为目标,寻找一组线性变换,使每类的类内离散度最小,并且使类间的离散度达到最大｡??可见在采用决策层融合识别后,人耳和侧面人脸多模态识别率较单一模态下的有了较大提高｡另外,实验中的测试图像分别为左转30°和右转30°,可见人头图像的识别范围扩大｡??4结束语??本文从非打扰识别的角度出发,根据人耳和人脸特殊的生理位置关系,仅采集侧面人脸图像,提出基于人耳和侧面人脸决策层融合的新的多模态生物特征融合策略这为非打｡扰生物特征识别提供了一条有效的途径｡??参考文献:??[1]ROSSA,JAINA.Multimodalbiometrics:anoverview[C]//Procofthe12thEuropeanProcessingConference.2004:1221??1224.??[2]袁立,穆志纯,徐正光,等.基于人耳生物特征的身份识别[J].模式识别与人工智能,2005,18(3):310-315.??[3]FAUNDEZZM.Datafusioninbiometrics[J].AerospaceandElectronicSystemsMagazine,IEEE,2005,20(1):34-38.??[4]刘青山,卢汉清,马颂德.综述人脸识别中的子空间方法[J].自动化学报,2003,29(6):900-911.??[5]YUH,YANGJ.AdirectLDAalgorithmforhigh??dimensionaldata??withapplicationtofacerecognition[J].PatternRecognition,2001,34(11):2067-2070.??[6]CHENL,LIAOH,KOM,??etal.??AnewLDA??basedfacerecognitionsystemwhichcansolvethesmallsamplesizeproblem[J].PatternRecognition,2000,33:1713-1726.??[7]YANGJ,YANGJY.OptimalFLDalgorithmforfacialfeatureextract...