语音查询项检索中的两阶段得分规整方法

得分规整为语音查询项检索系统中的必要过程,文中提出两阶段得分规整方法.先引入rank-p和relativeto-max这2个特征至区分性得分规整方法中,使正确候选结果和错误候选结果的置信度得分区分性更大,更易进行关键词确认.再应用基于优化查询项权重代价指标的得分规整方法得到最优的语音查询项检索性能.实验表明,文中方法同时利用区分性和基于优化查询项权重代价指标得分规整方法的优点,相比最佳单一得分规整方法性能更优.

基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法

近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.