王婧，彭亞雄，賀松，陳余

　　（貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

      摘要：基于生物特征識(shí)別的身份認(rèn)證技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，然而單一的生物特征有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，為了提高身份認(rèn)證的安全性和魯棒性,對(duì)多生物特征進(jìn)行融合便成為了身份認(rèn)證技術(shù)新的研究方向。將指紋識(shí)別和聲紋識(shí)別通過加權(quán)融合的方法在匹配層進(jìn)行融合，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合系統(tǒng)的等錯(cuò)誤率（EER）比指紋識(shí)別和聲紋識(shí)別提高了0.3%~0.4%，證明了融合系統(tǒng)識(shí)別率有所提高。

　　關(guān)鍵詞：指紋識(shí)別；聲紋識(shí)別；融合；生物特征

0引言

　　在當(dāng)今這個(gè)信息發(fā)展的時(shí)代，身份認(rèn)證技術(shù)是保障信息安全的重要技術(shù)之一。由于人體的生物特征有指紋、聲紋等，因此屬于身體特征的識(shí)別方式有：指紋識(shí)別［1］、手指靜脈識(shí)別［1］、人臉識(shí)別［2］、聲紋識(shí)別［3-4］等。之所以生物特征被廣泛地應(yīng)用于身份認(rèn)證，是因?yàn)檫@種認(rèn)證方式具有穩(wěn)定性、無須記憶等優(yōu)點(diǎn)。

　　雖然生物特征識(shí)別技術(shù)有著眾多的優(yōu)點(diǎn)，但是它在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用并沒有想象中那么廣泛，而造成這種情況的原因有很多，如：利用指紋套復(fù)制指紋、說話人聲音的變化都會(huì)影響聲紋識(shí)別的效果。因此，將多種生物特征相結(jié)合既可以很好地彌補(bǔ)單一生物特征自身所帶來的缺陷，又可以提高身份認(rèn)證的識(shí)別率。

　　本文研究說話人識(shí)別與指紋識(shí)別的融合方式，采用自適應(yīng)加權(quán)融合方法，在分別對(duì)說話人識(shí)別與指紋識(shí)別進(jìn)行研究之后，對(duì)自適應(yīng)加權(quán)融合系統(tǒng)的識(shí)別率進(jìn)行研究，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較，證明融合的識(shí)別效果要比單一生物特征的識(shí)別率好。

1基于指紋識(shí)別的身份認(rèn)證

　　1.1指紋圖像建模

　　使用指紋［5］來進(jìn)行身份認(rèn)證，建模時(shí)，系統(tǒng)對(duì)指紋圖片進(jìn)行特征提取，所提取的特征點(diǎn)為端點(diǎn)和分叉點(diǎn)，并生成模板，而在特征提取前需要對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，通過確定的中心點(diǎn)的位置來確定分叉點(diǎn)，最后得到的指紋特征用特征位置和方向來表示。指紋圖像所提取的特征點(diǎn)如圖1所示。　

　　1.2指紋識(shí)別

　　在識(shí)別階段，所用的匹配方法是基于特征點(diǎn)模式，利用指紋圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)模型來做細(xì)節(jié)匹配，該方法是利用端點(diǎn)和分叉點(diǎn)來進(jìn)行指紋識(shí)別，它是利用幾何關(guān)系來判定模板圖像與測(cè)試圖像的兩組特征點(diǎn)位置特性的相似度，并且采用打分的方式輸出匹配的結(jié)果。具體的匹配方法可參閱參考文獻(xiàn)［1］。

　　1.3實(shí)驗(yàn)

　　在進(jìn)行指紋識(shí)別的研究時(shí)，本次實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)是51個(gè)人的指紋數(shù)據(jù)，每個(gè)人有不同的8張指紋圖片，為了實(shí)驗(yàn)方便，在實(shí)驗(yàn)的過程中均采用每個(gè)人的第一張圖片作為模板，剩余的7張圖片作為測(cè)試圖片，所得指紋識(shí)別系統(tǒng)的EER為0.367 8%。

2基于聲紋識(shí)別的身份認(rèn)證

　　2.1聲紋識(shí)別系統(tǒng)

　　聲紋識(shí)別又稱為說話人識(shí)別，其識(shí)別過程與指紋識(shí)別類似，首先需要對(duì)說話人語音進(jìn)行提取特征建模，然后再對(duì)測(cè)試語音提取特征并與模板進(jìn)行匹配，得到相應(yīng)的匹配結(jié)果。在本文中，聲紋識(shí)別所使用的模型為高斯混合模型通用背景模型（GMMUBM）［67］。所提取的特征是39維的MFCC（Mel頻率倒譜系數(shù)）特征，其中包含13維的MFCC特征，并對(duì)每個(gè)特征向量進(jìn)行一階、二階的動(dòng)態(tài)差分。

　　2.2實(shí)驗(yàn)

　　聲紋識(shí)別實(shí)驗(yàn)所使用的數(shù)據(jù)庫是清華大學(xué)語音和語言技術(shù)中心所錄制的數(shù)據(jù)庫，為了便于融合，所取人數(shù)與指紋實(shí)驗(yàn)人數(shù)相同，同為51人。與指紋識(shí)別不同的是，聲紋的訓(xùn)練語音為12條8位的數(shù)字串，且這12條語音合為一條語音來訓(xùn)練模型，訓(xùn)練語音為7條8位的數(shù)字串，所得聲紋識(shí)別系統(tǒng)的EER為0.476 7%。

3自適應(yīng)加權(quán)融合系統(tǒng)

　　3.1融合框架

　　本文中所稱的融合即數(shù)據(jù)融合，對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)的抽象層次，可將數(shù)據(jù)融合分為4個(gè)層次：數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合、匹配級(jí)融合和決策級(jí)融合，在本文中將會(huì)在匹配級(jí)采用自適應(yīng)加權(quán)的融合算法。

　　3.2加權(quán)融合算法

　　匹配級(jí)融合有很多算法，但是較為簡(jiǎn)單的方法是對(duì)子模塊的匹配值進(jìn)行加權(quán)融合。而對(duì)于融合子模塊匹配值的常用方法有兩種：加法融合和乘法融合。其中乘法融合不常用，這是因?yàn)楫?dāng)其中一個(gè)子模塊本身匹配值極大或者極小時(shí)，融合的最終結(jié)果都會(huì)受到該子模塊的影響。而對(duì)于加法融合，各個(gè)子模塊的匹配分?jǐn)?shù)之間沒有十分緊密的聯(lián)系，因此，即使某一個(gè)子模塊的匹配分?jǐn)?shù)出錯(cuò)，也不會(huì)對(duì)整個(gè)融合的結(jié)果有太大的影響。

　　3.3歸一化處理

　　由于每一個(gè)子模塊的模型不同，因此所得的匹配分?jǐn)?shù)的形式也會(huì)有所不同，例如后驗(yàn)概率、距離度量等。本文中的指紋識(shí)別匹配分?jǐn)?shù)是利用幾何關(guān)系來判定模板圖像與測(cè)試圖像的兩組特征點(diǎn)位置特性的相似度，而聲紋識(shí)別的匹配分?jǐn)?shù)是求特征矢量序列X由說話人s產(chǎn)生的后驗(yàn)概率。顯然這兩種匹配值不可以直接用來當(dāng)作融合系統(tǒng)的輸入匹配值，在融合之前，需要對(duì)兩種匹配值進(jìn)行歸一化處理。

　　常用的數(shù)據(jù)歸一化方法有MinMax方法、MediaMAD方法、ZScore方法等，對(duì)于眾多的方法，本文采用MinMax方法進(jìn)行數(shù)值歸一化處理。最大最小值歸一化方法是：將所需處理的數(shù)值全都轉(zhuǎn)化到［0,1］的區(qū)間。假設(shè)有N個(gè)匹配距離值{dn}n=1,2,…,N，計(jì)算公式為：

　　d′n=dn－dmindmax－dmin,d∈［0,1］(1)

　　其中，dmax和dmin分別是{dn}n=1,2,…,N的最大值和最小值。

　　3.4融合算法和權(quán)重的分配

　　假設(shè)聲紋識(shí)別子系統(tǒng)和指紋識(shí)別子系統(tǒng)均有M個(gè)歸一化后的匹配值，分別記為：指紋子系統(tǒng){s(Ofinger|λi)}i=1,2,…,M和聲紋子系統(tǒng){s(Ospeaker|λi)}i=1,2,…,M ，根據(jù)加權(quán)的加法融合方法，融合后的匹配計(jì)算公式為：

　　s(OfingerOspeaker|λi)=αs(Ospeaker|λi)+βs(Ofinger|λi),

　　i=1,2,…,M(2)

　　其中,α+β=1；s(OfingerOspeaker|λi)表示在輸入聲紋識(shí)別子系統(tǒng)和指紋識(shí)別子系統(tǒng)的歸一化匹配值后的聯(lián)合匹配分?jǐn)?shù)，與單一子系統(tǒng)的匹配分?jǐn)?shù)相同，分?jǐn)?shù)值越高，表明測(cè)試體與模板越匹配，反之，則不匹配。

　　為了得到一個(gè)穩(wěn)定且可靠的融合系統(tǒng)，將指紋識(shí)別數(shù)據(jù)庫和聲紋識(shí)別數(shù)據(jù)庫的人數(shù)分為3組，分別為A組、B組、C組，將采取3組測(cè)試。第一組測(cè)試，取A組的數(shù)據(jù)來確定權(quán)值，融合權(quán)重的α值將從0取到1，其中以0.05的步長(zhǎng)逐漸遞增，如此可得到21組融合后的數(shù)值，從這21組的數(shù)值中可找出EER最小的一組權(quán)值作為融合系統(tǒng)最優(yōu)的權(quán)重，并用這組權(quán)重值對(duì)B組和C組的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合，得到EER1。依照相同的方法進(jìn)行其余兩組測(cè)試，且分別用B組、C組的數(shù)據(jù)確定權(quán)值，并得到相應(yīng)的EER2和EER3。比較3個(gè)EER值的大小，得到最小的EER值，而該值所對(duì)應(yīng)的權(quán)值即為整個(gè)融合系統(tǒng)最優(yōu)的權(quán)重，也是最終所采用的權(quán)重。

4實(shí)驗(yàn)

　　4.1數(shù)據(jù)庫

　　加權(quán)融合所使用的數(shù)據(jù)庫就是之前指紋識(shí)別與聲紋識(shí)別所使用的數(shù)據(jù)庫，兩方各51人，每個(gè)人都有8條數(shù)據(jù)，且取第一條數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，得到訓(xùn)練集；剩下的7條數(shù)據(jù)做測(cè)試，得到測(cè)試集。

　　4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

　　根據(jù)第3節(jié)所提到的方法得到的最優(yōu)權(quán)重，使用該權(quán)重對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，對(duì)于系統(tǒng)的性能，將會(huì)以EER的值來體現(xiàn)，具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。從圖2可以很明顯地看出，當(dāng)α的值從0到1以0.05的步長(zhǎng)逐漸增長(zhǎng)時(shí)，EER的值呈U形曲線變化；當(dāng)α的值為0.55時(shí)，EER的值達(dá)到最小，其值為0.013 11。換言之，此時(shí)的融合系統(tǒng)達(dá)到最好的狀態(tài)，其識(shí)別率和穩(wěn)定性優(yōu)于取其他權(quán)重的時(shí)刻。較單一的指紋識(shí)別或是聲紋識(shí)別，加權(quán)融合的EER有了很大的提高，說明采用加權(quán)融合的方法將聲紋識(shí)別和指紋識(shí)別相結(jié)合是有利于系統(tǒng)性能的。

5結(jié)論

　　無論是基于哪種生物特征識(shí)別的身份認(rèn)證技術(shù)，它們都有各自的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，為了更好地提高身份認(rèn)證的安全性和識(shí)別率，可以從多個(gè)層次考慮多個(gè)生物特征識(shí)別的融合。本文在匹配層采用加權(quán)融合的算法對(duì)聲紋識(shí)別和指紋識(shí)別進(jìn)行融合，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了融合效果要好于單一的生物特征識(shí)別，同時(shí)也證明了融合的可行性。在今后的研究中，可以從其他層次對(duì)兩種識(shí)別進(jìn)行融合，以求得到更好的融合系統(tǒng)。

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