个性化生物特征识别问题研究

现有生物特征识别研究没有充分考虑生物个体之间在匹配算法适应性、模态适应性以及特征选择适应性等方面的差异，因此个性化生物特征识别是一个值得研究与关注的科学问题。本项目拟从充分挖掘不同生物个体之间的差异入手，运用机器学习方法，重点研究：（1）单模态生物特征识别系统中的个性化匹配算法选择方法；（2）基于得分融合的多模态生物特征识别系统中的个性化模态选择方法；（3）基于特征融合的多模态生物特征识别系统中的个性化特征选择方法；（4）个性化生物特征识别原型系统的研发、性能测试与评价。本项目通过建立个性化生物特征识别技术体系，一方面可以进一步提高生物特征识别系统的识别性能，另一方面可以改善用户的使用体验，增强系统对不同人群的适应能力。

现有的多生物特征识别研究思路，大多都是采用普适性或广谱化的方法，没有充分考虑各个生物个体自身的生物特征信息特点。本项目把上述问题统称为个性化生物特征识别问题，并试图从充分发掘并利用各生物个体之间的差异性入手来解决这一问题。. 针对现有研究存在的不足，本项目系统性地就个性化生物特征识别问题展开了深入研究，重点研究：（1）单模态生物特征识别系统中的个性化匹配算法选择方法；（2）基于得分融合的多模态生物特征识别系统中的个性化模态选择方法；（3）基于特征融合的多模态生物特征识别系统中的个性化特征选择方法。. 经过四年的努力，取得了预期的研究结果：（1）建立了完整的个性化生物特征识别技术体系。（2）作为本项目的基础性工作，深入研究了生物个体之间在匹配算法适应性、模态适应性及特征选择适应性等方面的差异。（3）在个性化生物特征识别方法研究方面，取得了关键性突破和多项原创性研究成果，主要包括基于个性化最佳位图、个性化最佳块图和个性化权重位图的匹配方法，基于手指静脉与手指轮廓的个性化融合方法等。（4）实现了一个实用的个性化多生物特征识别原型系统。（5）已在学术期刊和会议发表论文35篇，其中SCI收录论文18篇，EI收录论文17篇。（6）获得了国家发明专利授权1项。. 本项目建立的个性化生物特征识别技术体系，一方面可以进一步提高生物特征识别系统的识别性能，另一方面可以改善用户的使用体验，增强系统对不同人群的适应能力。