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基于人体特征信息融合的身份识别方法研究的中期报告 摘要： 随着社会的发展，身份识别技术已经越来越成熟，但是传统的身份识别方法依赖于单一的人体特征信息，如指纹、面部特征等，这些数据容易受到伪造或者变化的干扰，导致识别不准确。为了解决这个问题，本研究基于人体特征信息融合的身份识别方法，利用多种身体特征信息进行综合识别，提高识别准确率和鲁棒性。 本文针对基于人体特征信息融合的身份识别方法进行了研究，主要包括以下几个方面： 1. 完成相关文献综述，总结了国内外相关研究现状和发展趋势，发现融合多种身体特征的识别方法具有广阔的应用前景； 2. 分析了各种身体特征信息的特点和优缺点，如人脸、指纹、虹膜等，为后续的融合提供了基础； 3. 设计了基于机器学习的身体特征融合算法，通过对数据的学习，实现多种身体特征的综合识别； 4. 利用公开数据集进行实验验证，评估了融合算法的识别效果，并与其他身体特征识别算法进行比较。 实验结果表明，基于人体特征信息融合的身份识别方法可以显著提高识别准确率和鲁棒性，具有实际意义和应用价值。 关键词：身份识别，人体特征信息，融合，机器学习，识别效果