[发明专利]基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征融合识别方法有效
| 申请号： | 201810225339.X | 申请日： | 2018-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN108537137B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 王华彬;张露;李雪中;符春兰;商若凡;司宏飞;章达;刘阳阳;陶亮 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 高玲玲 |
| 地址： | 230039*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征层融合识别方法。首先将特征集与类别标签信息进行融合，为其建立准则函数，利用拉格朗日函数得出最优的投影向量，获取带有类别信息的特征集；其次针对带有类别信息的特征集，最小化其类内散度矩阵的同时，最大化两个模态特征集间协方差矩阵的相关性，抽取出具有更高鉴别能力的特征向量；最后，将所提出的融合方法应用到多模态特征中进行融合，实验结果验证了本申请所提出方法的有效性以及两种算法结合的合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标签 鉴别 相关 分析 多模态 生物 特征 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征融合识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：输入多模态图像的特征向量；步骤2：针对不同生物特征，将类别标签和生物特征进行融合，进而得到带有类别标签信息的特征集；步骤3：将步骤2获得的不同模态特征集进行融合，利用两者之间的最大相关性，建立准则函数求出投影向量，进而得出融合后的特征集；步骤4：将步骤3中得到的特征集分别采用并行融合和串行融合的方法，通过最邻近方法进行分类识别。
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