[发明专利]一种三模态生物特征持证人身份鉴别系统及其控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，具体涉及一种基于指纹、语音和人脸的三模态持证人身份鉴别系统及其控制方法。 

背景技术

随着对社会安全和身份鉴别的准确性和可靠性要求的日益提高，单一的生物特征识别技术已经不能满足社会的应用需求，进而阻碍了该领域更广泛的应用。由于没有任何一个单一的生物特征识别系统能提供足够精确和可靠的识别，因此多生物特征识别系统的出现将是一个有效的可选策略，比如语音与人脸、语音与指纹，或者如本项目中提出的使用语音、人脸和指纹的结合来进行综合识别，可以极大地提高系统的准确性和可靠性，以及复杂环境下的鲁棒性。就生物特征识别技术而言，其发展趋势将是从依靠单一模式的识别阶段逐步过渡到依靠多种生物特征进行综合识别的阶段。 

近年来迅速发展的数据融合技术为多生物特征识别提供了坚实的理论基础，国际上许多学者已广泛致力于多生物特征的身份识别技术研究。Roberto在1995年便提出了利用多个生物特征来进行个人身份认证的方法，他把声音分类器和人脸图像分类器分别用加权几何平均和超基函数网络融合识别，取得了较好效果。Bigun等(1997)提出利用监督学习并结合Bayes理论的方法融合声音与脸像进行身份鉴别，达到了很高的正确率。Dieckmann等人采用声音和唇动信息这两种动态特征和人脸图像这种静态特征来进行融合身份识别，他们利用简单的投票算法判断单个分类器的决策是否与其它两个分类器一致。Verlinde等于1997年提出用K-NN方法融合声纹和视觉特征，也取得了较好的结果。Jain等人于1998年提出将指纹与人脸识别的结果融合，并从理论上定量地证明了多生物特征认证系统相对于单种生物特征认证系统在实现效率上的提高，于1999年从理论上证明了多生物特征的融合可提高认证率，并在2000年提出确定每个用 户的特定参数的方法将指纹、脸像和手形的识别结果融合。Kittler等人提出了融合理论框架并将其分为三层，同时比较了加法准则和乘法准则等算法在融合中的优缺点。Maes等第一次实现了一个结合生物特征(指纹)和非生物特征(密码)的系统。除此之外，在很多公开文献中还展示了许多其它的多生物特征识别方法以及结合生物特征和非生物特征进行身份识别的方法，都取得了比较好的识别效果。虽然多生物特征身份识别技术还处在初步阶段，但很多的研究成果也已经被商业公司应用到实践中，其中最著名系统就是DCSAG公司的BioID系统，它使用了脸像、声音和唇动三个基本的生物特征融合来识别个体身份，也已经取得了比较好的综合识别结果。 

国内己经有以中科院、清化华大学等为代表的一批科研单位涉足这一研究领域，并取得了大量的研究成果。中科院自动化所模式识别国家重点实验室谭铁牛、王蕴红等领导的课题小组已经研制成功通过虹膜、脸像和声音等多种人体生物特征进行身份鉴别的新技术。清华大学自主研制的多模生物特征身份认证识别系统“TH-ID”包括两大部分内容：四个基于人脸(TH-FaceID)、笔迹(TH-writerlD)、签字(TH-SignID)和虹膜(TH-IrisID)生物特征身份认证(包括识别和验证)的子系统和利用多种生物特征的多模态生物特征融合身份认证系统，这个系统构建了基于统一数据库的人脸、笔迹、签字、虹膜四种生物特征的多模生物特征身份识别认证系统，可以进行融合模式的选择，进行各种可能的模式融合。 

目前，基于生物特征的身份鉴别系统还主要停留在单一生物特征这个层次，基于多种生物特征的成熟系统并不多见，而综合利用指纹特征信息、语音特征信息和人脸特征信息来对身份证持证人进行身份鉴别的成熟应用系统在国内外几乎都没有公开的报道。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是综合利用终端设备采集得到的指纹、语音和人脸特征信息来对身份证持证人的真实身份进行鉴别，并据此提出了一种基于三模态的身份鉴别系统及其控制方法。 

本发明解决技术问题的具体方案是：提供了一种三模态生物特征持证人身份鉴别系统，包括用于身份鉴别的终端设备硬件装置、终端管理软件模块、终端服务软件模块和中心服务软件模块四大部分，其特征在于，终端设备硬件装置主要用于采集个人的身份证信息、指纹特征、语音和人脸特征；终端管理软件模块主要负责终端管理、指纹登记、语音登记、人脸登记、采集身份证信息和数据分析等；终端服务软件模块主要负责对指纹、声音和人脸特征进行比对并给出基于融合的融合身份鉴别结果；中心服务软件模块主要负责存取指纹、声音和人脸特征数据，以及对终端设备的使用进行控制。