基于神经网络融合的语音人脸身份识别方法  

Personal Identification Based on Face and Sound Through ANN Fusion

作　　者：曹辉[1] 曹礼刚[1] 简兴祥[1] 

机构地区：[1]成都理工大学信息工程学院,成都610059

出　　处：《计算机工程》2007年第11期184-186,共3页Computer Engineering

基　　金：四川省青年软件创新工程基金资助项目"金沙遗址地质构造及古巴蜀文明复原虚拟系统"(05GG006-003)

摘　　要：传统的身份识别系统利用单一的生物特征作为依据,在复杂背景下,系统性能往往会大幅下降。基于数据融合的多生物特征身份识别技术可以提高生物识别系统的准确率等性能。该文利用特征脸和矢量量化方法建立人脸识别和语音识别两个子系统,在决策层用神经网络融合子系统的输出来进行身份识别。实验证明该方法比单个子系统识别率高,在噪音环境下,优势明显。Traditional personal identification system based on single biometric （such as face, fingerprint, voice） is often not able to meet the requirements of system. The multi-biometric technology can improve the recognition accuracy comparing the single biometric feature system. This paper presents a multi-biometrics system, which integrates face and acoustic subsystem using neuron network. Experiments show that the fusion system performs well both in response time and system accuracy especially in noisy background.

关 键 词：多生物特征 身份识别 数据融合 神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]