多生物特征與信息的融合密切相關。有許多將信息融人多生物特征之中的方法,下面介紹幾種融合信息的方法。
(1)侍感器數據級的融合:這種情況下,從傳感器中傳出的未經加工的信息直接融合在一起。有兩種主要的融合方法:加權求和(綜合各種數據消除噪聲)和拼湊結構(用幾個相機對不同部分拍照,然后拼接)。
(2)特征級融合:從不同傳感器中傳來數據的描述融合在一起(或者從相同傳感器,用不同特征提取技術)。融合時也是采用加權求和(如果特征是對稱的)或者簡單向量的串聯(如果特征是不對稱的)。
(3)決策級融合:在這種方式中,可以將不同的識別系統看成相互獨立的單元,每一個都作出一個鑒定結果。然后用一個匯總程序綜合各個結果得出最終的結論。典型的方式是采取像投票一樣的方式,用砧岫& OR將投票結果綜合在一起。更復雜一些的方法是采用基于Bays或Neyman-Pearson理論的決定論,甚至決定的質量問題也被考慮在內,即力圖用最小的信息交換獲得的性能。
(4)意見融合:如果信息交換不成問題的話,各個系統可能不會提供一個確定的結論,但是可以給出一個意見,無論是以數字的形式還是以語言的形式,然后控制器將各個意見融合。這樣,由于收集到的信息是海量的,因此要求描述也應當詳盡。意見給出的形式可能是相似或相異的分數,將它們映射到[O,1]醫間,然后利用經典的方法進行權值求和或求積。
關鍵詞:控制器
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