《人臉與虹膜信息融合識別新方法研究》是依託吉林大學，由周春光擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：人臉與虹膜信息融合識別新方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：周春光
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目將深入研究生物識別中多模態信息融合模型、融合的多特徵表示技術、以及多分類器在多模態識別系統中的結合方法。以人臉和虹膜識別為重點，以提高識別率為目標。研究同步採集的人臉和虹膜圖像在識別層和特徵融合層識別的新模型，並在模型框架下實現基於支持向量的融合式聚類算法(ACSV)，基於識別子空間的張量分析降維方法（DTSA）和基於張量距離的最近鄰分類器識別算法。研究基於稀疏矩陣方法，解決人臉和虹膜在採集過程中的偏轉、遮擋、人臉姿態和表情變化的難點問題；研究擬線性曲面擬合光照補償技術和多小波變換快速濾波方法解決光照影響的技術難點問題。項目完成後，在生物識別領域取得理論和關鍵技術的突破，提高生物識別技術的效率，降低採集和識別環境的限制條件，構建實用性強的多模態生物特徵識別套用系統，推動生物識別技術產品向著低成本、實用化水準進展。
結題摘要
由吉林大學計算機科學與技術學院周春光教授團隊牽頭研究的國家自然科學基金面上項目“人臉與虹膜信息融合識別新方法研究”課題在國家自然基金61175023的資助下，開展了生物識別中多模態信息融合模型、融合的多特徵表示技術、以及多分類器在多模態識別系統中的結合方法等方面的研究工作。項目組以人臉和虹膜識別為重點，以提高識別率為目標，研究了稀疏矩陣方法來解決人臉和虹膜在採集過程中的偏轉、遮擋、人臉姿態和表情變化的難點問題；研究了擬線性曲面擬合光照補償技術和多小波變換快速濾波方法解決光照影響的技術難點問題。提出了有效的模型、算法和方法，解決了人臉與虹膜融合識別研究中的幾個熱點問題。本項目使用項目組自行研發的“高解析度面部生物特徵信息採集儀”同步對人臉和虹膜圖像同時進行採集，在進行身份認證時，即一對一的身份確認，誤識率(FAR)和誤拒率(FRR)能夠達到同時接近於零的目標。本項目的研究目標、主要研究內容和科研成果提供目前已經大部分完成。項目完成後，在生物識別領域取得了一定的理論和關鍵技術的突破，提高生了物識別技術的效率和準確性，降低採集和識別環境的限制條件。
