【毕业学位论文】（Word原稿）基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究-计算机科学与技术图像处理

研基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究 作 者姓名 陈宥辛 吉林大学 分 类 号： 单位代码： 10183 研究生学号： 8200853201 密 级： 公 开 吉 林 大 学 硕士学位论文 基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究 作者姓名： 陈宥辛 专 业：计算机应用技术 研究方向： 图像处理 指导教师：周春光 教授 培养单位：计算机科学与技术学院 2010 年 9 月 20 基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究 者姓名： 陈宥辛 专业名称： 计算机应用技术 指导教师： 周春光 教授 学位类别：工 学 硕士 答辩日期： 2010 年 12 月 日 未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。 吉林大学博士 (或硕士 )学 位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 中国优秀博硕士学位论文全文数据库投稿声明 研究生院： 本人同意中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的中国优秀博硕士学位论文全文数据库投稿，希望中国优秀博硕士学位论文全文数据库给予出版，并同意在中国博硕士学位论文评价数据库和 列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。 论文级别：硕士 博士 学科专业：计算机应用技术 论文题目： 基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究 作者签名： 指导教师签名： 2010 年 9 月 20 日 作者联系地址（邮编）：吉林大学计算机科学与技术学院 130012 作者联系电话：提 要 随着信息技术飞跃发展，作为信息安全的重要手段之一，身份认证技术得到举世瞩目。但是传统的身份认证技术的局限性和所受条件的限制，往往难于应用于实际需求的场合。目前多种生物特征识别新技术被提出，逐步 由单模态生物特征识别技术向多模态生物特征识别技术发展。 多模态生物特征识别系统 的优势在于 能够充分利用各个生物特征提供的信息相互融合，弥补了单模态生物识别系统的缺陷，从而进 一步提高了生物识别系统的识别率和鲁棒性。基于以上背景，本文研究了 如何将人脸与虹膜的特征相互融合，采用匹配层模糊融合系统的方法，基于模糊系统的模糊推理和模糊聚类的思路，对于各种特征提取算法所提取的特征实现了匹配层的人脸与虹膜模糊融合识别系统，本文 主要工作如下： 法 和 优势 ，对于 目前的一些著名的人脸与虹膜识别系统做了分析和研究，比较了各自的实验结果，选出了四个影响图像质量的因素 , 之后将他们设定为 图像可信度值 模糊参数 。 基于改进的 人脸和虹膜 匹配层模糊 融合 系统 ，对 统进行比较与分析，之后确定了基本系统架构后，设计模糊参数以及模糊系统本身，将原本只适用于单模态指纹识别的模糊系统，实现了对人脸与虹膜特征之上，通过实验验证了本文提出和实现的多模态模糊识别系统的识别率比单模态识别系统高。 设计模糊融合系统的模糊参数的上下临界值时，许多的规则判断与经验都必须通过实验以及其他人的实验结果做设定，通过实验结果微调以及修改模糊规则中自然语言的上下临界值 (OW 使其在经过反模糊之后能显示出正确的输出。你是如何做的？ 于 过扎德以及 方法将模糊参数进行融合，经过实验验证在最坏的情况之下，本文的识别率能比单模态的识别系统高。 摘 要 基于匹配层人脸和虹膜模糊融合系统的研究 人脸与虹膜在进 20 年来受到各界学者专家的重视，使得人脸与虹膜特征识别系统在短短 10 年内达到实用的阶段，并且由实际测验结果显示识别率都高达 95%以上，但无论人脸或是虹膜的单模态识别系统都有他的缺陷在，因此本文决定探讨这两种生物特征的缺陷并且试图透过融合人脸与虹膜生物特征的方式来克服个别生物特征的一些缺点。深入探讨人脸与虹膜识别技术的过程中可发现两者对于图像本身的质量非常敏感尤其是虹膜识别系统，只要图像的质量低无论是人脸或是虹膜识别系统的识别率都会下降许多，往往系统会直接出现 o 情形造成用户的不便要求用户再度输入生物信息 。 本文的目的则相当明了，首先多模态识别系统必须在识别率上比原先的单模态识别系统高，另外就是 针 对 质量非常差的输入图像，在最糟情形 (之下多模态识别系统依旧识别率比单模态系统高。 为了达成此目的， 本文通过对现有的一些人脸特征提取方法、虹膜特征提取方法、模糊系统以及模糊融合、图像处理的学习，在参考和引证了大量国内外文献的基础上，研究并 构想出 了基于人脸和虹膜的匹配层模糊融合识别系统 。 为了实现 匹配层模糊融合识别系统 ，本文先 对 单模态指纹模糊识别系统做 分析， 透过 匹配层 模糊融合系 统 发现可以由 可信度值 (简称 : 与识别系统的相似 度值做 模糊融合 来降低 及 且提高识别率。 为了更深入了解模糊系统 以及模糊融合 ，本文深讨扎德的文章由此了解模糊系统是 由 传感器，模糊器，模糊规则集，推理机，类别转换器以及反模糊器所组成。 传感器的部分本文 参考了 于直接线性判别分析方法的人脸特征提取法以及 虹膜特征提取法取得图像中的特征 。接下来就是设定所需的模糊参数的上下临界值以及模糊规则集的部分， 由于 模糊参数 只适用于指纹上，本文必须设计适用于人脸与虹膜的 模糊参数 ，透过 研究 扎德模糊组 以及模糊参 数设计的 文章 ， 本文开始研究近十年来虹膜与人脸识别的文章以及实验结果，由此选出一共四个影响虹膜与人脸图像质量的因素 (虹膜图像噪音程度，虹膜图像曝光程度，人脸角度，以及人脸图像噪音程度 )，在基于扎德的 糊组的方法将四个因素转化成模糊参数后 ，本文进行许多实验以及参考许多国内外文献的实验结果，设定并且调整 这四个 模糊参数的上下临界值。 有了模糊参数之后 首先 必须先寻找融合不同模糊组的方法，本文基于扎德的模糊原理为扎德 模糊组设计出一套模糊融合系统，随后引入反模糊算法以及模糊融合算法将 四个 的模糊参数做融合，将模糊参数都融合后经过多数实验结果将模糊规则以及模糊参数上下临界值再做一次调整使其系统识别率达到 要求的识别率。之后将本文匹配层模糊融合识别系统的结果与原先单模态识别系统的结果做比较，通过实验验证了多模态匹配层模糊融合识别系统的可行性与高效性。 综上所述，本文对人脸与虹膜特征识别系统的研究指出了市面上的人脸与虹膜识别系统对于低质量图像的识别率很低，由此开始探讨如何让系统在最糟情况之下仍然能有一定水平的识别率。透过研究一篇单 模态指纹模糊融合识别系统，发现模糊系统与模糊融合的可行性与高效性，因而开始研究扎德模糊系统以及 糊融合的方法设计适用于人脸与虹膜特征上 经由本文所设计的 终实现了匹配层的人脸与虹膜模糊融合识别系统。 关键词： 多模态生物特征，人脸识别，虹膜识别， 匹配 层融合， 模糊系统，模糊融合 of of of of it is of to To of of a a at or it be to a of as or 0 In of it is it is to as up 5% in as of to to on on of of in in to a In a “to a to it is an to a is of is to a on of a In in a as we a by we an s of s is . s a to be to of . s to of to to be in it to on on 2 of to be an s of to to of or of a to be in to In s to a on a is we a on 对摘要做了修改 把前面的部份减少了 并且增加了关于我做的部分的研究。 I 目 录 第 1 章 绪 论 . 错误 !未定义书签。 研究背景及意义 . 错误 !未定义书签。 单模态生物特征识别系统 . 错误 !未定义书签。 多模态生物特征识别技术 . 错误 !未定义书签。 研究现状及发展 . 错误 !未定义书签。 虹膜识别系统 . 错误 !未定义书签。 人脸识别系统 . 错误 !未定义书签。 模糊理论 . 错误 !未定义书签。 本文的主要工作和内容安排 . 错误 !未定义书签。 本文的主要工作 . 错误 !未定义书签。 本文的内容安排 . 错误 !未定义书签。 第 2 章 匹配层的模糊融合识别系统框架 . 错误 !未定义书签。 引言 . 错误 !未定义书签。 人脸特征提取方法 . 错误 !未定义书签。 基于二维多贝西离散小波变换的人脸特征提取 错误 !未定义书签。 基于直接线性判别分析方法的特征提取法 . 错误 !未定义书签。 虹膜特征提取方法 . 错误 !未定义书签。 基于 法的虹膜图像提取 . 错误 !未定义书签。 基于二维 波变换的虹膜特征提取 错误 !未定义书签。 扎德的模糊系统 . 错误 !未定义书签。 扎德 糊组 . 错误 !未定义书签。 扎德 糊组 . 错误 !未定义书签。 模态指纹识别模糊融合系统与 值 错误 !未定义书签。 本章小结 . 错误 !未定义书签。 第 3 章 基于扎德模糊组的 模态 值的参数设计 错误 !未定义书签。 引言 . 错误 !未定义书签。 基本思想 . 错误 !未定义书签。 模态 值的参数设计 . 错误 !未定义书签。 基于 糊组的 值的参数设计 错误 !未定义书签。 基于 糊组的 值的参数设计 错误 !未定义书签。 基于 . 错误 !未定义书签。 实验结果与各别参数的调整 . 错误 !未定义书签。 实验对象与结果分析 . 错误 !未定义书签。 参数的调整 . 错误 !未定义书签。 小结 . 错误 !未定义书签。 第 4章 基于 模态 值的人脸和虹膜匹配层模糊融合识别系统 . 错误 !未定义书签。 引言 . 错误 !未定义书签。 匹配层模糊融合系统的模糊参数融合 . 错误 !未定义书签。 基于 模糊算法的扎德 组的融合 . . . . . . . . . . . .未定义书签。 基于扎德模糊理论的虹膜 . 错误 !未定义书签。 匹配层的多模态模糊融合系统的理论框架 . 错误 !未定义书签。 基于 错误 !未定义书签。 实验 . 错误 !未定义书签。 实验对象 . 错误 !未定义书签。 实验结果与分析 . 错误 !未定义书签。 小结 . 错误 !未定义书签。 第 5 章 总结与展望 . 错误 !未定义书签。 总结 . 错误 !未定义书签。 展望 . 错误 !未定义书签。 参 考文献 . 错误 !未定义书签。 致 谢 . 错误 !未定义书签。 第 1 章 绪 论 1 第 1 章 绪 论 研究背景及意义 近年来由于科技的发展，以往的身分鉴定系统都开始出现缺陷，最常见的的就是电子邮箱或是银行提款机密码被人盗 用。以往的账号与密码的身分确认系统在现 今社会中安全性已不高，同时又有丢失或忘记自身账号或密码这类的问题存在。光国内 今年 2010年 1月至 4月，全国公安机关共立银行卡犯罪案件 6700多起，涉案金额达 案 4800 多起，挽回经济损失近 1 亿元。 美国在 2009内由 布的统计显示全美损失将近 $120 亿美金，澳洲的 线交易身分认证系统公司也统计去年因身份盗窃案件损失 $12 亿美元。时代的改变以及科技的进步使得以往的认证系统漏洞百般， 因此生物特征鉴定系统 这种高新科技，由于它的独特性以及复杂性还有其稳定性，使其受到各界 人 员的重视。 生物识别技术 这项新技术是近 100 年内开始兴起的一门 新技术，起初由 1890 年对于指纹信息做收集并且于 1903 年发表结果将指纹系统套用于监狱囚犯管理系统中，之后许许多多种生物识别技术陆续出现，这当中 人脸、 虹膜 、手型、掌纹、声 音 等人体特征， 比较受到业界以及政府公安单位的关注，其他生物识别技术如 签名笔迹 以及 行走步态 等个人行为特征 则是近 20 年所提出的生物识别技术 。 生物识别技术 依据 人类已生俱来的 独一无二的生物特征对其进行识别。 此 技术的核心在于如何有效获取样本特征，并将其转换为数字信息，存储于计算机中，最终利用高效识别算法完成验证 达成身份认证或是身份过滤的目的 。 生物识别系统就是对生物特征进行取样，提取其 独特 的特征并且转化成数字代码， 在 经由各式各样的算法将 代码组合成 唯一的 特征模板。人们同识别 系统交互进行身份认证时，识别系统 将比对 数据 库 中的特征模板 与 获取 的 特征 模板 以确定是否匹配， 之后 决定接受或拒绝。 现今 的生物特征识别 领域中包含了 计算机视觉、图象处理与模式识别、 人工智能， 计算机听觉、语音处理 、多传感器技术、虚拟现实 、 数据库管理 与 优化， 可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。国内外 也设立各式各样的组织例如 以及其他组织来统一并且推广生物特征识别技术。如今 国内外已经出现众多专业研制和生产生物识别产品的公司， 这些产品透过以上所述的组织例如 举办的比赛 及研讨会，互相交流技术与科技使得这 10 年之内，生物特征识别系统达到了相当高水平的稳定性并且被广泛用于 公安、国防、金融、保险、医疗卫生、计算机管理等领域 中。 第 1 章 绪 论 2 单模态生物特征识别系统 市面上有许多种生物特征识别系统，比较广泛受欢迎的识别系统为指纹 识别 ，人脸识别，虹膜识 别，语音识别，手型识别，掌纹识别，步态识别，以及笔迹识别。只含 一种生物特征的 生物特征识别系统 ，我们称之为单模态生物特征识别 系统 。 由 . 及 文章中 1提出 每种生物特征识别系统可由下列 7 种特性与特征做评分与比较 : （ 1） 遍性 ： 每个人 已生 具备 该 特征； （ 2） 特性 ：每个人所拥有的这种特征互不相同； （ 3） 定性：即这种特征不会因时间的变化而变化； （ 4） 测量性 ： 采取该特征 的难易度， 采取 是否造成使用者的不便， 以及该特征是否能转成可用 数据与 特征模板 ； （ 5） 确性：即这种特征 识别系统是否有一定水平的精准度， 这种生物特征 是否 能 达到足够高的识别率； （ 6） 接受性： 用户对于提供该特征的意愿度。 （ 7） 伪 性 ：即这种生物特征 是否有破绽 或是被人用人工 方式仿制 与造假 的可能性 以下本文按照上述所列的评分方式对 各种不同的生物特征识别系统做评分。 举了几种常见生物特征性能的比较： 表 生物特征的性能比较 层次 性能 普遍性 独特性 稳定性 可测量性 准确性 可接受性 抗伪性 人脸 高 低 中 高 低 高 中 虹膜 高 高 高 低 高 中 高 语音 中 低 中 中 中 高 低 手型 中 低 低 高 低 高 低 掌纹 中 中 中 低 中 高 高 步态 中 低 低 中 低 中 低 指纹 中 高 中 高 高 高 中 以上的数据来自 . 出的书 2对于每种生物特征的评价与分析。 由表 们可看到 每种生物特征都有着各自的优 缺 点，但 如 人所说 的在挑选要用哪一种生物特征识别系统时，必须 先 考虑到该生物特征是否符合该用户的用途与目的 而并不是值观的由优缺点决定 。 譬如 独特性跟稳定性较低的手型识别，虽然人的手型会依据年龄而有大小的改变并且人与人之间有可能遇到同样大小和手型第 1 章 绪 论 3 的用户，但假设目标群众为某所大学宿舍里年龄约 18数百位本科生，在该设定下手型识别系统 将 是个方便又划算得身份认证系统。 因此与其说哪种生物特征比较好，更应该探讨用户使 用生物特征识别系统的用途，由此决定选择哪一种生物特征。 但每种生物特征毕竟有他的缺陷，因此 单模态生物特征的身份识别系统是无法完全满足 相当多的 实际应用 要求。 人在 1995 年最早提出了利用多种生物特征来进行身份验证 3， 这观念将 被 进一步的发展与探讨，并且将形成 本文 下面 章节所提到的多模态生物特征识别 的重要启发。 多模态生物特征识别技术 多模态生物特征识别技术的提出，解决了单模态生物特征难以克服的缺点带来的问题。多模态生物特征识别技术 是 将 人 类 的 各 种生物特征 融合于一个识别系统中 ，进行身份识别的技术。多模态生物特征识别的研究对象可以是将多个同一生物特征进行融合 (例如人脸图像采集在不同角度情况下 )，也可以是将多种不同生物特征进行融合（例如人脸、虹膜、指纹）。研究多种不同生物特征的融合是真正意义上的多模态生物特征识别技术。 多模态生物特征识别的研究和应用的深入 能克服单模态生物特征识别系统的缺陷 。 以下将列出多模态生物特征识别系统的几个优点 12： （ 1） 增加独特性 与准确性 ， 多 模态生物特征识别系统能因为多几种生物特征而增加系统对每位用户所采取的特征空间以 及特征，因此一个系统内两个用户的特征出现完全重复的机率变更低，并且透过多种生物特征也更能分别出特征类似的情况 (双胞胎 )。 （ 2） 提高普遍性与可接受性 ， 假如用户 的 手受伤 因而影响 指纹，喉咙痛或其他噪音造成认证系统不认该用户 (o 称 用户能透过系统内其他的生物特征识别系统通过认证，如此避免用户再发生 情形，省得用户不断的重新采取 / 输入生物特征提高可接受性 。 （ 3） 提高抗伪性 ， 若使用多模态生物特征识别系统，系统比较不容易被人破解，同时能提供更多样化的身分测试决 策，例如在登入系统采用随机数决定该用户每次验证时所采取的生物特征。 研究现状及发展 第 1 章 绪 论 4 虹膜识别系统 现今虹膜识别系统透过 及许许多多其他公司与集团在近 5 年内的研究与改良，已经把虹膜识别技术提升到能够实际运用的阶段了 4，由 府所释放的数据，虹膜系统的识别率几乎逼近百分之百 5。由 004在中东 机场运行六个月的实际测验中，可得知现今虹膜识别技术不但识别率高，速度也相当快 (每位使用者大概只需花 30 秒 的时间即可分辨身分 )。 此生物特征还有另一个优势 那就是安全性相当高，现今科技要去仿冒一个人的虹膜并不容易。 虹膜系统 唯一的 缺陷 就是该系统的有效距离很小。为了能够采取到高质量的虹膜图像，按照 虹膜系统用户不能离镜头超过 2m，采取过程为了减少噪音也必须要求用户配合系统，以方便去除眼睫毛所造成的噪音。同时机器也不能设置在光线特别强的场所，否则采取的图象受到曝光后会被系统回绝，造成 情况。 由场所提供的数据，最佳条件之下 每位 用户 大概只需花 30 秒 ，但实际统计出来的时间每位用户平均需要花 费 1钟，过程当中系统平均要求每位用户重新输入虹膜图像 2 次 6。 人脸识别系统 最早的人脸识别 方法是把人脸图像转化为矩阵形式， 由 7。 事后 人提出了基于子空间的线性判别分析法 8，在类别已知的情况下，使用线性判别分析法对用列向量表示的人脸图像进行特征提取。 近几年人脸识别的研究随者 2据库变多 使得这方面研究 有巨大的突破性， 现今 人脸识别系统的有效距离大概有 30m，与其他生物特征 (例如 : 指纹，虹膜，声音 ) 比 较 ， 人脸识别有很大的优势因为能够采取到有效图像的距离比其他 生物特征 高 许多，能够使用人脸识别系统的场合也 比较多。 人脸的特征相当的多，但实际决定性的特征或是具有独特性的特征相对的就不多。要是把人脸上所有的特征都采用，不但会降低系统运行的速度，同时因为相似的特征太多 (大家都有眼睛、鼻子、嘴巴 ) 有可能会使 高。 模糊理论 模糊理论的原创人 扎徳 (. 在 1965 年，首次 提出模糊组的概念 9，第 1 章 绪 论 5 并且在 1968 年发表了他的概念以及模糊理论的模糊组的定义 10。 这些想法与定义在1973 年由 扎徳 本身集合起来并且形成了模糊系统的基本架构 11。 模糊理论并非像以往的系统只能有对或错，它的用途在于解决一些没有明确对或错的问题，或是只能称为 部分正确 的问题，也就是说此理论相当适合于解决具有 不明确 结果的问题，但模糊理论的最大优势其实在于它简而易懂的语法，使得人们能很轻易的把自身的经验，透过我们所熟知的语言及语法，经由模糊理论转变成机器能理解的指令。 模糊理论的概念最适合用于一 些人们已经非常熟练的一些工作。只要加以分析并且对模糊组的输入、规则、输出做适当的调整与修改，他便能 模仿 类似人们的思考智能去运作并且控制仪器达到近似人类的成果。 近年来有一篇 表的文章 12里写者一种用模糊 系统 来识别人们指纹的识别系统。 采用的是 先由指纹图像的纹路上出现多少个断裂纹路以及纹路的宽度与清晰度来决定一个指纹图像的质量。要是质量高，则此指纹图像所应对的 身份可信度高，相反的要是质量低，则此指纹图像所应对的身分可信度低。此结果所提供的可信度值 (下 简称 : 则在决策层透过模糊理论的方式和原先指纹识别系统所提供的结果一起决定该指纹的使用者的身分。 现今市面上的虹膜或人脸识别系统的识别率在理想的情况下相当高 513，只要采取的图像没噪音、曝光、 或 障碍物遮挡，要识别出一位使用者的身分并不困难。但在现实世界中要克服以上所举的所有问题不太可能，尤其在户外的时候，噪音在户外是无法完全移除掉 ，因为 变动因素实在太多要将它们一一克服并不容易，就算在户内要创造出一个理想的环境不但不容易开销又高，也就是说无论如何 识别系统 中 都有 各种因素会影响采取的图片 的清晰度。在这情况下用模糊理论来辨识影响图像质量，事后再由模糊系统给予每张图像一个 可信度值 。如此一来，就算图像本身质量不高，机器本身依然能透过给予的 可信 度值对该使用者做出 聪明的猜测 ，以便降低 8。 本文选用模糊理论的另一个原因就是要特别发挥多模态生物特征系统的其中一个优势鲁棒性 2，假如其中一个生物特征识别系统没法取得好特征时，可以透过另一个生物特征识别系统所取得的特征顺利的识别出该使用者的身分，这就有点类似人们 在信息不是很完整的情况下去寻找出最具有独特性的特征 (例如 : 只看到某 人的侧脸所以无法很肯定的决定该人的身分，可是 透过 他脸颊上的痣或是任何其他具有独特性特征 )去识别一个人的身分。 第 1 章 绪 论 6 本文的主要工作和内容安排 本文的主要工作 在多方面的考虑下以及近年的研究趋势，本文决定用人脸与虹膜做多模态生物特征识别系统，由上述的表 看出人脸与虹膜 的性能 刚好互补，同时虹膜与人脸透过 及其他组织在国内外也成为过去 20 年 的 重点研究方向14， 因此人脸与虹膜的单模态生物识别系统技术已开发的相当完善，对于单模态识别系统已开发完善的生物特征 ，比起在其他层做融合本文决定直接用当今 市面上 已开发成熟的人脸与虹膜特征识别系统，并且 尝试 透过 模糊理论 由 匹配层设计出一个人脸与虹膜的匹配层模糊融合系统。 本文从单模态生物特征的历史发展和现状谈起，引入了多模态特征识别系统。首先介绍了多模态生物特征识别系统的优势，透过研究虹膜与人脸这两种生物特征的研究现状及缺陷决定以 模糊系统做为基础设计出匹配层的人脸与虹膜模糊融合系统。为了将 模态指纹识别系统的观念套用于多模态人脸 与虹膜识别系统上，本文必须 先将 观念先延伸到多模态 平台上，同时 用于指纹的参数以及模糊规则也必须做严谨的修改与调整才能套用于虹膜与人脸的特征上。经过许多实验与测试将模糊参数设立后，开始进行模糊融合系统的框架设计以及透过扎德模糊组的 数据处理 方法，此时引入 提出的反模糊算法 15将模糊参数做反模糊与融合的动作达成本文章的目标，人脸与虹膜的匹配层模糊融合系统，并且将该系统与原先单模态虹膜以及人脸的识别系统做实验与比较， 验证 本文 多模态 匹配层 模糊 融合 系统 的 效率以及准确率 比原先单模态识别系统的高 。此外， 本文的多模态生物认证系统具有 很 好的鲁棒性 和时效性 ，并且充分发挥多模态匹配层生物认证系统的优点，使其系统适用于市面上各式各样现成的单模态虹膜以及人脸识别系统。 本文的内容安排 本文 各章内容安排如下： 第一章，介绍了 单模态特征识别系统以及 多模态特征 识别系统 的 研究背景 与优缺点 ， 由此提出各种 生物特征 的性能随后 探讨 过去 20 年对生物特征 ， 特别是虹膜与人脸 ， 的研究与发展 以强调虹膜与人脸做为生物特征的成熟性 和提出了本文 人脸与虹膜的匹配层模糊