基于SVM融合的多通道生物认证算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·生物认证技术概述 | 第10-18页 |
| ·生物认证技术的范畴 | 第10-11页 |
| ·生物认证技术的工作模式 | 第11-13页 |
| ·生物认证技术的发展 | 第13-15页 |
| ·生物认证技术面临的挑战 | 第15-18页 |
| ·论文的研究课题 | 第18-20页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第18-19页 |
| ·论文内容组织 | 第19-20页 |
| 第二章 基于特征脸的人脸确认算法 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·人脸识别算法综述 | 第21-28页 |
| ·基于全局特征的人脸识别方法 | 第22-25页 |
| ·基于局部特征的人脸识别方法 | 第25-27页 |
| ·混合型人脸识别方法 | 第27-28页 |
| ·基于特征脸的人脸确认算法 | 第28-32页 |
| ·训练过程 | 第29-30页 |
| ·测试过程 | 第30-32页 |
| ·实验及其结果 | 第32-36页 |
| ·实验建立 | 第32页 |
| ·实验结果及讨论 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于 GMM的说话人确认算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·说话人识别算法综述 | 第39-41页 |
| ·声学特征提取 | 第39-40页 |
| ·说话人识别算法 | 第40-41页 |
| ·基于 GMM的说话人确认算法 | 第41-46页 |
| ·MFCC提取 | 第42-43页 |
| ·高斯混合说话人模型 | 第43-44页 |
| ·估计高斯混合模型参数 | 第44-45页 |
| ·判决准则 | 第45-46页 |
| ·实验及其结果 | 第46-48页 |
| ·实验建立 | 第46-47页 |
| ·实验结果及讨论 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于支持向量机的人脸和语音融合 | 第49-72页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·支持向量机概述 | 第50-56页 |
| ·统计学习理论 | 第50-53页 |
| ·支持向量机 | 第53-56页 |
| ·基于正交多项式的 SVM核 | 第56-64页 |
| ·正交多项式 | 第57-60页 |
| ·构建正交多项式 SVM核 | 第60-62页 |
| ·基于模糊隶属度和不同惩罚参数的SVM | 第62-64页 |
| ·实验及其结果 | 第64-71页 |
| ·实验建立 | 第64-66页 |
| ·实验结果及讨论 | 第66-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第五章 混合型身份认证方案 | 第72-82页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·可伸缩型安全策略 | 第72-76页 |
| ·混合型身份认证设计实例 | 第76-81页 |
| ·ATM机混合身份认证模型 | 第76-77页 |
| ·关键技术 | 第77-79页 |
| ·系统流程 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·论文工作总结 | 第82页 |
| ·工作展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 读研期间发表的论文 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
