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生物特征识别理论及其应用
成果信息
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  • 公布年份:
    2010
  • 中图分类:
    TP391.4
  • 关键词:
  • 成果简介:
    项目所属领域为生物特征识别,主要成果包括:1.提出基于奇异值特征的神经网络人脸识别新方法,解决了奇异值处理、神经网络训练策略和竞争选择问题;具有实现简单、识别速度快、识别率高的特点,为人脸实时识别提供了一种新途径。2.针对单生物特征识别的局限性,结合二维Fisher线性判别分析,提出人脸与虹膜特征层融合与识别模型,不仅克服了小样本效应,而且提高了正确识别率,为多生物特征识别提供了一种有效模型。3.指出E.Oja将统计主元分析思想用于递推网络与S.Kung自适应主元提取算法在提取特征信息上的共同点和差异;证明了算法的收敛性和稳定性,分析了主元数、子图像大小及学习率参数的影响,说明算法在人脸识别中的有效性。4.给出二维独立元分析(2DICA)的概念,提出基于小波变换的WT-2DICA人脸识别算法。同时,融合改进Fisher算法的最佳投影方向与WT-2DICA算法的独立基子空间,获得融合投影方向,有效解决了受污损人脸图像的识别问题。5.依据D.H.Foley和J.W.Sammon提出的广义Fisher最佳鉴别概念,将两类模式识别问题的求解非线性推广,导出并证明了广义核函数Fisher最佳鉴别,得出其决策函数。采用竞争原则,将测试样本判为具有最大决策函数值所属类别,具有充分的理论依据,泛化能力强,在多类模式识别中具有重要的意义和应用价值。6.提出基于支持向量机的鉴别分析算法,寻找有限样本情况下最优分类面,以其法线方向为投影轴对数据进行投影降维,在多类情况下提供了极其丰富的方案选择投影轴,体现了支持向量机的内在优良推广性能,克服了PCA和LDA等的局限性。该项成果用于江门市安邦安全技术防范有限公司、江门中创网电工程有限公司、中船重工709所等,产生了较大的经济效益和社会效益,为区域经济建设与发展做出了贡献。国内同行知名专家对课题组的评价是“达到了国际先进水平”。
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