基于特征层与分数层的多模态生物特征融合



基于特征层与分数层的多模态生物特征融合

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基于特征层与分数层的多模态生物特征融合

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-20页
1.1 研究背景和意义	第12-13页
1.2 多模态生物特征融合研究现状	第13-15页
1.3 研究内容和主要创新点	第15-17页
1.4 研究的思路	第17-18页
1.5 本文的组织结构	第18-20页
第2章多模态生物特征识别概述	第20-37页
2.1 引言	第20页
2.2 虹膜识别概述	第20-23页
2.2.1 基本介绍	第20-21页
2.2.2 虹膜图像预处理	第21-22页
2.2.3 虹膜图像特征表达	第22-23页
2.3 人脸识别概述	第23-24页
2.3.1 基本介绍	第23页
2.3.2 人脸图像预处理	第23页
2.3.3 人脸图像特征表达	第23-24页
2.4 多模态生物特征融合概述	第24-37页
2.4.1 传感器层融合	第24-27页
2.4.2 特征层融合	第27-28页
2.4.3 分数层融合	第28-34页
2.4.4 排序层融合	第34-35页
2.4.5 决策层融合	第35-37页
第3章基于线性规划模型的多模态生物特征融合方法	第37-54页
3.1 引言	第37-39页
3.2 线性规划模型	第39-40页
3.3 基于线性规划的多模态生物特征融合	第40-47页
3.3.1 无穷范数空间中的最大间隔分类器	第43-46页
3.3.2 稀疏性	第46页
3.3.3 松弛变量	第46-47页
3.4 实验结果分析	第47-53页
3.4.1 CASIA-Iris-Distance数据库	第47-48页
3.4.2 实验流程	第48-49页
3.4.3 实验结果	第49-53页
3.5 小结	第53-54页
第4章基于鲁棒线性规划模型的多模态生物特征融合方法	第54-67页
4.1 引言	第54-56页
4.2 鲁棒线性规划模型	第56-58页
4.2.1 非确定数据模型	第56-57页
4.2.2 鲁棒线性规划	第57-58页
4.3 用于异质特征融合的一种新型鲁棒线性规划	第58-61页
4.3.1 问题简介	第59页
4.3.2 鲁棒线性规划模型	第59-61页
4.4 模型的鲁棒性	第61-63页
4.5 实验	第63-66页
4.5.1 数据库	第63页
4.5.2 实验设置	第63-64页
4.5.3 融合算法结果	第64-65页
4.5.4 加入噪声干扰的融合结果	第65-66页
4.6 小结	第66-67页
第5章基于分段线性Boosting的多模态生物特征融合方法	第67-97页
5.1 引言	第67-69页
5.2 分段线性分类器	第69-86页
5.2.1 子区域划分	第71-76页
5.2.2 连续分段线性分类器	第76-78页
5.2.3 非连续分段线性分类器	第78-82页
5.2.4 连续双分段线性分类器	第82-86页
5.3 分段线性分类器的融合	第86-89页
5.4 实验结果	第89-96页
5.4.1 数据库	第89页
5.4.2 实验设置	第89页
5.4.3 与其他融合方法的比较	第89-91页
5.4.4 不同分段线性分类器的比较	第91-94页
5.4.5 特征子区域分析	第94-96页
5.5 小结	第96-97页
第6章基于稀疏高维映射的多模态生物特征融合方法	第97-112页
6.1 引言	第97-99页
6.2 稀疏高维映射	第99-104页
6.2.1 总映射空间	第100-102页
6.2.2 稀疏子空间学习	第102-104页
6.3 实验结果	第104-110页
6.3.1 数据库	第105-109页
6.3.2 实验设置	第109-110页
6.3.3 实验结果	第110页
6.4 小结	第110-112页
第7章总结与展望	第112-115页
7.1 论文工作总结	第112-113页
7.2 未来工作展望	第113-115页
参考文献	第115-123页
致谢	第123-124页
攻读博士期间发表的论文和专利	第124页

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