[发明专利]生物特征多模态融合识别方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明公开了一种生物特征多模态融合识别方法、装置、存储介质及设备。在多模态识别中根据第二模态的图像的质量分数调整第二模态的比对阈值；当第二模态的比对分数不小于调整后的第二模态的比对阈值，且第二模态的生物特征图像的质量分数不小于第二模态的决策阈值时，判断识别通过；否则，将两个模态比对分数融合得到融合分数，当融合分数大于融合分数阈值时识别通过，进行分数融合时，两个模态的比对分数归一化后组成分数对，并对分数对进行多项式核映射，得到高维数据，将高维数据输入训练后的逻辑回归模型，得到融合后的比对分数。本发明能够提高生物识别身份识别的安全性和可靠性。

技术领域

本发明涉及生物识别领域，特别是指一种生物特征多模态融合识别方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

生物识别技术通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性如指纹、人脸、虹膜、指静脉等来进行个人身份的鉴定。

随着对社会安全和身份鉴别准确性和可靠性要求的日益提升，单一生物特征识别在准确性和可靠性方面的局限性日益突出，已远不能满足产品和技术发展的需要。当前，多模态生物特征识别被认为是一个最具有潜力和优势的有研究方向。多模态生物特征识别可以有效的利用不同模态间的独立性进一步提高识别率，使得融合后的结果的准确性可以高于任何一个单模态。

现有技术中生物特征多模态融合方法的一种方法如下：其中P1、P2、P3是几种生物特征图像，R1、R2、R3分别是与P1、P2、P3对应的生物特征模板，在识别过程中，将P1和R1进行比对，得到比对分数S1，如果比对分数S1大于阈值T1，则调整P2对应的比对阈值获得调整后的比对阈值T2，例如将原比对阈值的分值调低，反之，如果比对分数S1小于阈值T1，则将原比对阈值T2的分值调高。

根据P1的比对分数对P2的比对阈值调整获得比对阈值T2后，将P2与R2进行比对，得到比对分数S2，根据比对分数S2对P3的原比对阈值T3进行调整，获得调整后P3对应的比对阈值T3，例如，如果比对分数S2大于比对阈值T2，则调整P3对应的原比对阈值T3，例如，将原比对阈值T3的分值调低，反之，如果比对分数S2小于阈值T2，则将原比对阈值T3的分值调高，之后将P3与R3进行比对，得到比对分数S3，如果S3大于调整后获得的比对阈值T3，则认为比对通过，身份识别成功，否则，认为比对不通过，身份识别失败。

也即现有技术根据前一种生物特征的比对结果，调整后续生物特征比对的比对阈值，这种方法虽然使得后一种生物特征比对更容易些，能够提高比对通过率，但是通过前一种生物特征的比对结果决定后一种生物特征的比对阈值的方法具有不确定性，比对阈值调高、调低的幅度很难把握，导致生物识别身份识别的安全性和可靠性不佳。同时，现有生物特征多模态融合识别方法中对于比对分数融合的方法通常较为简单，一般采用加权方法，不能充分发挥不同模态的优点，达到很好的识别精度。

发明内容

为解决现有技术的多模态生物特征识别中对比对阈值的调整具有不确定性以及比对分数融合不能发挥不同模态的优点的技术问题，本发明提供一种生物特征多模态融合识别方法、装置、存储介质及设备，根据生物特征图像的质量分数高低，动态调整比对阈值，并且利用生物特征图像的质量分数对识别结果进行辅助决策，同时结合比对分数融合，逐步增大身份认证的概率，提高生物识别身份识别的安全性和可靠性。

本发明提供技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种生物特征多模态融合识别方法，所述方法包括：

依次对第一模态和第二模态的生物特征图像进行识别；

在第一模态识别通过时，根据第二模态的生物特征图像的质量分数调整第二模态的比对阈值；

当第二模态的比对分数不小于第二模态的最低阈值和调整后的第二模态的比对阈值，且第二模态的生物特征图像的质量分数不小于第二模态的决策阈值时，判断识别通过；