摘要
针对单一生物特征身份识别由于传感器噪音及特征破损等缺陷导致识别率低的问题,从信息融合角度出发,提出一种基于语音和人脸的多生物特征身份识别方法。分别提取语音特征和人脸特征作为识别的依据,并用神经网络在特征层上进行融合识别。实验证明,该方法相对单一生物特征身份识别,在同等条件下具有更高的识别率。
Due to sensor noise, missing of characters, conventional recognition based on single-character gives a poor result, the pa- per presents an intelligent recognition system of muhi-character fusion, which is acoustic and face based on artificial neural net- work~ The experiment is shown to be superior to that of acoustic and visual subsystems.
出处
《微计算机信息》
2009年第21期55-56,48,共3页
Control & Automation
基金
基金申请人:李伟生
项目名称:智能规划及计划识别基础理论研究
基金颁发部门:重庆市自然科学基金委(CSTC
2006BB2365)
基金申请人:李伟生
项目名称:智能目标识别中的关键技术研究
基金颁发部门:重庆市教委(KJ060504)
关键词
说话人识别
人脸识别
数据融合
神经网络
face recognition
speaker recognition
data fusion
neural network