融合算法与深度学习赋能多模态生物特征识别：理论、实践与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，身份识别的安全性和准确性变得至关重要，生物特征识别技术应运而生。指纹识别、人脸识别、虹膜识别等单一生物特征识别技术在门禁系统、移动支付、安防监控等领域得到广泛应用。然而，这些单模态生物特征识别系统存在局限性，比如指纹识别易受手指磨损、污渍影响；人脸识别在光照变化、姿态变化时识别准确率下降；虹膜识别对采集设备和环境要求较高。此外，单一生物特征还面临被伪造或冒用的风险，安全性和可靠性有待提高。

为克服单模态生物特征识别的不足，多模态生物特征识别技术应运而生。该技术融合多种生物特征