Abstract-Med den breda tillämpningen, prestanda unimodala biometriska system måste brottas med en mängd olika problem som bakgrundsbuller, signalbuller och distorsion, och miljö eller variationer i enheten. Därför föreslås multimodala biometriska system för att lösa ovannämnda problem. I detta dokument föreslogs ett nytt multimodalt biometriskt system med användning av face-iris fusionsfunktion. Ansikte funktion och iris funktion är först extraheras respektive sammansmälta i funktionsnivå. Befintliga system som totalregeln och regeln om viktad summa är dock ineffektiva i komplicerat skick. I detta dokument antar vi ett effektivt fusionssystem på funktionsnivå för iris och ansikte i serie. Algoritmen normaliserar de ursprungliga funktionerna hos iris och ansikte med z-poäng modell för att eliminera obalans i storleksordningen och fördelningen mellan två olika typer av funktion vektorer, och sedan ansluta den normaliserade funktionen vektorer i seriell regel. Den föreslagna algoritmen testas med hjälp av CASIA iris databas och två ansiktsdatabaser (ORL databas och Yale databas). Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna algoritmen är.
Zhifang Wang et al Ref har antagit ett effektivt system för fusion av iris och ansikte.
Multimodal Biometric System Using Face-Iris Fusion Feature
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}