【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物特征识别，尤其涉及的是一种融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法。
技术介绍
1、生物识别技术，即基于生物和行为特征的自动身份验证，极大地便利了人们的日常生活。迄今为止，已有各种生物特征，如面部、指纹、虹膜、手掌静脉和手掌纹等，被研究用于识别个体。其中，手掌纹和手掌静脉分别提供了丰富的手掌表皮和血管结构信息。这两种生物特征都提供了一种非侵入性且有效的自动识别或验证个体的方法，并取得了令人满意的性能。
2、然而，单一模态(仅基于掌纹或掌静脉特征识别)存在以下局限性：
3、1)人们的手掌纹或血管纹线可能相似；
4、2)手掌纹可能被侵入者模仿，导致安全问题；
5、3)某些人的手掌静脉图像质量较差，导致识别性能不够可靠。
6、有研究表明，手掌纹和手掌静脉的多模态融合有望更可靠地解决这些问题。由于同时伪造手掌纹和手掌静脉特征的难度较大，将它们融合用于个人识别可提供有效的防欺诈措施。值得注意的是，手掌静脉感知需要专门的光源，如远红外(fir)或近红外(nir)光，这使得伪...
【技术保护点】
1.一种融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述获取待识别的手掌匹配对数据集，之前包括：
3.根据权利要求1所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述确定性类包括：冒名类和真实类；
4.根据权利要求3所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述根据掌静脉匹配得分进行双重似然比检验，将手掌匹配对分类为确定性类或不确定性类，包括：
5.根据权利要求4所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别...
【技术特征摘要】
1.一种融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述获取待识别的手掌匹配对数据集，之前包括：
3.根据权利要求1所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述确定性类包括：冒名类和真实类；
4.根据权利要求3所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述根据掌静脉匹配得分进行双重似然比检验，将手掌匹配对分类为确定性类或不确定性类，包括：
5.根据权利要求4所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述根据所述似然比将当前手掌匹配对分类至真实确定类子集或冒名确定类子集或不确定性类子集，包括：
6.根据权利要求4所述的融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法，其特征在于，所述根据所述似然比将当前手掌匹配对分类至真实确定类子集或冒名确定类子集或不确定性类子集，之后包括：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：范丹丹，梁旭，张大鹏，
申请(专利权)人：深圳市人工智能与机器人研究院，
类型：发明
国别省市：
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