基于SVM和归一化技术的音视频特征融合身份识别

作者：丁辉; 安今朝

来源：电气自动化, 2012, (03): 88-90.

• 支持向量机
• 归一化
• 局部保持投影
• 特征融合 Support Vector Machine(SVM)
• Score Normalization
• Local Preserve Projection(LPP)
• Feature Fusion

针对噪声环境下人脸识别率和说话人识别率低的问题,在研究特征层融合的基础上,结合归一化技术和SVM理论,提出了一种融合人脸和语音的多生物特征识别模型。首先采用离散余弦变换和局部保持投影算法提取人脸特征及SVM方法提取语音特征,在特征层进行融合得到融合特征后,计算测试身份与模板间的距离,为了减少计算量和提高识别性能,对匹配距离进行归一化处理,最后输入到SVM进行识别。仿真结果表明,在噪声环境下,当信噪比降低时,融合识别率要明显高于单个系统的识别率,达到了身份识别的目的。

• 出版日期2012
• 单位西北民族大学