13、多模态生物识别系统的综述与应用

多模态生物识别系统的综述与应用

1. 生物识别系统简介

传统的基于令牌的用户验证方法,如使用许可证、护照、个人识别码(PIN)或密码等,在身份管理系统中存在明显的弱点,因为这些令牌容易丢失或被盗。为了解决这个问题,生物识别技术应运而生。生物识别(Biometrics)一词由“Bio”(希腊语中的“生命”)和“Metrics”(测量)组成,它是信息技术的一个分支,旨在根据个人的生理或行为特征来确定其身份。

生物识别系统利用这些独特的特征来实现以下功能:
- 人员的识别和验证
- 人员的身份认证
- 保护系统免受未经授权的访问

1.1 生物识别系统的组成部分

一般来说,生物识别系统可以分为四个基本组件:
1. 输入接口(传感器) :将人类生物数据转换为数字形式。不同的生物识别类型使用不同的传感器,例如:
- 人脸识别、手印识别或虹膜/视网膜识别系统中使用金属氧化物半导体(CMOS)成像器或电荷耦合器件(CCD)。
- 指纹系统中使用光学传感器。
- 语音识别系统中使用麦克风。
2. 处理单元 :通常是微处理器、数字信号处理器(DSP)或计算机,用于处理从传感器捕获的数据。处理过程包括:
- 样本图像增强
- 样本图像归一化
- 特征提取
- 将生物识别样本与数据库中存储的所有样本进行比较
3. 数据库存储 :存储已注册的样本,在身份验证时调用这些样本进行匹配。对于识别,可使用随机存取存储器(RAM)、闪存可擦可编程只读存

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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