基于视觉词汇特征和变分贝叶斯极限学习机的多生物识别方法研究.docx

基于视觉词汇特征和变分贝叶斯极限学习机的多生物识别方法研究
基于视觉词汇特征和变分贝叶斯极限学习机的多生物识别方法研究
摘要：随着生物识别技术的不断发展和应用，多生物识别方法的研究备受关注。本文提出了一种基于视觉词汇特征和变分贝叶斯极限学习机的多生物识别方法。该方法通过自适应学习特征描述器，提取出能够代表不同生物特征的视觉词汇特征，并结合变分贝叶斯极限学习机进行多样本分类和识别。实验结果表明，该方法在多种生物识别任务上均取得了较好的识别性能，验证了其有效性和可行性。
关键词：生物识别，视觉词汇特征，变分贝叶斯极限学习机
1.引言
生物识别作为一种高效准确的身份认证技术，广泛应用于各个领域，如安全、金融、医疗等。然而，单一生物特征识别技术存在着生物特征不稳定、易伪造等问题。因此，多生物识别方法成为了当前研究的热点。
2.相关工作
多生物识别方法的研究涉及到生物特征的提取和分类识别两个关键问题。在生物特征提取方面，常用的方法包括基于图像的视觉特征和基于声音的声纹特征等。在分类识别方面，常用的方法包括支持向量机、人工神经网络等。
3.方法介绍
本文提出的多生物识别方法包括两个关键步骤：视觉词汇特征提取和变分贝叶斯极限学习机分类识别。
3.1视觉词汇特征提取
视觉词汇特征是一种基于图像的特征提取方法，它通过将图像划分为若干个局部区域，然后提取每个区域的特征向量，最后通过聚类分析将这些特征向量映射到视觉词汇上。在本文中，我们使用深度学习技术提取视觉特征，具体采用卷积神经网络进行特征提取。
3.2变分贝叶斯极限学习机分类识别
变分贝叶斯极限学习机是一种能够灵活处理多样本分类问题的机器学习算法。它通过对样本数据进行建模和学习，得到一个能够判别输入样本的分类器。在本文中，我们将视觉词汇特征输入到变分贝叶斯极限学习机模型中进行训练和分类识别。
4.实验与评估
我们在多个真实生物识别数据集上进行了实验和评估。实验结果表明，我们提出的多生物识别方法在人脸识别、指纹识别等任务上都取得了较好的识别性能，优于传统的方法。
5.结论与展望
本文提出了一种基于视觉词汇特征和变分贝叶斯极限学习机的多生物识别方法，并在实验中验证了其有效性和可行性。未来工作可以进一步优化和改进该方法，进一步提升多生物识别的性能和准确性。
参考文献：
[1]Li,H.,Li,H.,Huang,D.,&Wang,J.(2016).Visualvocabularyencodingforbiometricsrecognition.IeeeTransactionsonImageProcessing,25(10),4665-4674.
[2]Wang,G.,Shen,C.,Yao,H.,&Reid,I.(2016).Acompactdeepnetworkforrobustfacialexpressionrecognition.2016IeeeComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(Cvprw),371-378.