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基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法
被引量:
1
1
作者
张志坚
张培仁
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1177-1182,共6页
提出了一种基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法(MPMSF),用多变量多项式模型获取融合分数,用最小二乘法确定模型中的参数.并对多变量多项式模型进行简化,以减小计算量.MPMSF的特点在于不需要分数归一化.采用交叉验证的...
提出了一种基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法(MPMSF),用多变量多项式模型获取融合分数,用最小二乘法确定模型中的参数.并对多变量多项式模型进行简化,以减小计算量.MPMSF的特点在于不需要分数归一化.采用交叉验证的方法,评估了各种分数层融合算法的正确接受率和分数归一化、单模态性能对分数层融合算法的影响.开集测试表明,MPMSF算法优于传统的分数层融合算法.同时,MPMSF满足多模态生物特征识别系统实时性的需求.
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关键词
多模态生物特征识别
分数层融合
多变量多项式模型
交叉验证开集测试
下载PDF
职称材料
题名
基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法
被引量:
1
1
作者
张志坚
张培仁
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1177-1182,共6页
文摘
提出了一种基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法(MPMSF),用多变量多项式模型获取融合分数,用最小二乘法确定模型中的参数.并对多变量多项式模型进行简化,以减小计算量.MPMSF的特点在于不需要分数归一化.采用交叉验证的方法,评估了各种分数层融合算法的正确接受率和分数归一化、单模态性能对分数层融合算法的影响.开集测试表明,MPMSF算法优于传统的分数层融合算法.同时,MPMSF满足多模态生物特征识别系统实时性的需求.
关键词
多模态生物特征识别
分数层融合
多变量多项式模型
交叉验证开集测试
Keywords
multimodal biometric
score fusion
multivariate polynomial model
cross validation open test
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法
张志坚
张培仁
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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