基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體顱頜面多元特征信息提取技術(shù)研究.pdf

1、生物特征特征識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)在公認(rèn)的安全個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)，目前，指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別也已經(jīng)應(yīng)用于實(shí)際。能夠用來進(jìn)行進(jìn)行身份確認(rèn)的生物特征需要滿足普遍性、唯一性、不變性、可采集性、易接受性，在實(shí)際應(yīng)用中，往往很難找到同時(shí)滿足所有上述所有條件的生物特征，每種生物特征識(shí)別技術(shù)都存在某種缺陷，以后生物識(shí)別技術(shù)的大范圍應(yīng)用必然是幾種生物特征識(shí)別技術(shù)的綜合應(yīng)用。本文以顱頜面為主要研究對(duì)象，以提取顱頜面多元特征作為識(shí)別不同個(gè)體的依據(jù)。并以此為目的，在識(shí)別過

2、程中對(duì)一些關(guān)鍵的提取技術(shù)和主要算法進(jìn)行了深入研究。
　　通過分析顱頜面形狀特征、紋理特征、生理特征，分別對(duì)這些特征進(jìn)行提取分析，文中將不變矩作為顱頜面形狀特征提取的主要手段，利用小波包分解來表示紋理特征，研究了Delaire的平衡頭影測量體系，建立顱頜面生理特征提取模型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這三種不同特征的算法在顱頜面識(shí)別過程中起到了良好的作用。
　　在文中，提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體顱頜面多元特征信息融合算法，建立了人體顱頜