[發(fā)明專利]老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110264487.0
• 申請(qǐng)日: 2011-09-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102324031A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊巨成;吳軍;方志軍;楊勇;楊壽淵;伍世虔;解山娟;余人強(qiáng);劉華平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江西財(cái)經(jīng)大學(xué);常州藍(lán)城信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46;G06K9/62;G06N3/02
• 代理公司: 常州市維益專利事務(wù)所 32211
• 代理人: 王凌霄

1.一種老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：通過(guò)對(duì)老齡用戶多生物特征圖像進(jìn)行多方式隱式語(yǔ)義分析和數(shù)據(jù)挖掘映射，并提取圖像隱式語(yǔ)義特征進(jìn)行身份認(rèn)證。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：所述的多生物特征圖像包括人臉、多指指紋和掌紋，其提取多生物特征圖像的多種局部底層特征的具體步驟如下：

a.生物特征圖像預(yù)處理：由人臉、四指指紋和掌紋構(gòu)成的融合系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)處理；

b.提取底層特征：提取不變矩特征、Garbor?filter特征、方向均衡化特征和灰度信息熵特征；

c.提取底層特征中的局部底層特征：依次通過(guò)對(duì)參考點(diǎn)的選擇、基于參考點(diǎn)的ROI的提取和ROI的劃分，最后通過(guò)提取圖像的局部底層特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：所述的多方式隱式語(yǔ)義分析的具體步驟如下：

a.底層特征的圖像矩陣構(gòu)建：采用多種底層特征，構(gòu)建每個(gè)用戶的底層特征的圖像矩陣；

b.并行二維非負(fù)矩陣分解算法：先對(duì)底層特征的圖像矩陣進(jìn)行對(duì)角化處理，再對(duì)對(duì)角化矩陣進(jìn)行矩陣行方向分解，然后再對(duì)原對(duì)角化矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理來(lái)得到列方向信息，對(duì)得到的基矩陣進(jìn)行基矩陣正交化；

c.模糊C均值聚類：利用編程工具箱中的模糊C均值聚類方法來(lái)進(jìn)行聚類。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：對(duì)多方式隱式語(yǔ)義分析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘映射的具體步驟如下：

a.剪枝算法分析：初始化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)定義參數(shù)，輸入第一組特征向量，產(chǎn)生第一條模糊規(guī)則，對(duì)任意輸入特征向量計(jì)算其與第一組特征向量的距離，得出最小值d_min，從而計(jì)算出實(shí)際的輸出誤差e_i，如果誤差e_i大于規(guī)則重要性闕值f，則產(chǎn)生新的模糊規(guī)則，從而調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

b.提取圖像隱式語(yǔ)義特征：包括離線學(xué)習(xí)階段和在線測(cè)試階段。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：所述的離線學(xué)習(xí)階段是通過(guò)學(xué)習(xí)樣本用來(lái)訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并采用剪枝算法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做動(dòng)態(tài)調(diào)整。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：所述的在線測(cè)試階段是利用訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，從而提取圖像隱式語(yǔ)義。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的老齡用戶多生物特征身份認(rèn)證中的隱式語(yǔ)義特征提取方法，其特征是：對(duì)提取圖像隱式語(yǔ)義特征進(jìn)行修正的具體步驟如下：

a.引入自適應(yīng)動(dòng)態(tài)反饋結(jié)構(gòu)：在基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能黑箱模型中，利用帶GA優(yōu)化算法的自適應(yīng)反饋結(jié)構(gòu)來(lái)提取辨識(shí)的語(yǔ)義特征和狀態(tài)參數(shù)；

b.圖像隱式語(yǔ)義特征歸一化：通過(guò)辨識(shí)出智能黑箱模型的狀態(tài)參數(shù)和與通過(guò)樣本學(xué)習(xí)得到的所定基準(zhǔn)狀態(tài)進(jìn)行比較，得出差值作為模型的輸入，從而得因環(huán)境差異而導(dǎo)致的圖像隱式語(yǔ)義特征偏差。