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基于欧氏权距离法的多生物特征身份鉴别
引用本文:傅鹂,黄小明,向宏.基于欧氏权距离法的多生物特征身份鉴别[J].微计算机信息,2006,22(14):282-284.
作者姓名:傅鹂  黄小明  向宏
作者单位:重庆大学,重庆大学,重庆大学
摘    要:通过融合不同的生物特征可以改进身份鉴别系统的验证性能。本文借鉴多传感器信息融合技术中聚类分析的思想,提出了基于欧氏权距离法的多生物特征融合的身份鉴别方法。该方法并不局限于特定的两类或多类生物特征,同时该方法克服了传统的估计方法和统计方法需要先验概率和概率密度函数的缺点,更加符合实际应用的需要。

关 键 词:生物特征识别  数据融合  聚类分析  欧氏权距离
文章编号:1008-0570(2006)05-2-0282-03
修稿时间:2005年9月10日

Multi-Modal Data Fusion for Person Authentication based on Weighted Euclidean Distance Method
Fu Li,Huang Xiaoming,Xiang Hong.Multi-Modal Data Fusion for Person Authentication based on Weighted Euclidean Distance Method[J].Control & Automation,2006,22(14):282-284.
Authors:Fu Li  Huang Xiaoming  Xiang Hong
Abstract:The use of multiple modalities can improve the accuracy and robustness of person authentication. The multi- modal data fu-sion for person authentication based on Euclidean distance- weighted method is proposed in this paper according to cluster analysis method used in multi- sensor data fusion system. The method is not limited in two or more special bio- features. Compared with the traditional estimate method and Statistic method, the proposed method overcomes the limitations which need prior probabilistic model and probability density function. The method is more effective in practice.
Keywords:Biometrics  Data Fusion  Cluster Analysis  Weighted Euclidean Distance
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