【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及聚类，尤其涉及一种基于生物特征的聚类分析方法。
技术介绍
1、生物特征识别技术是信息安全、身份认证及个性化服务等领域的重要组成部分。随着信息社会的发展，对准确、高效的生物识别技术需求不断增加，推动了大量相关技术的研究和发展。生物特征数据包括指纹、虹膜、面部图像、语音、步态等。这些数据因其独特性和难以伪造的特点，在身份验证、安全系统、公共安全等领域得到广泛应用。
2、在生物特征识别和分析领域，随着数据量的不断增加和生物特征类型的多样化，现有的聚类分析方法面临多重挑战，难以满足高效性和准确性的需求。生物特征数据通常具有高维度特性，直接在高维空间中进行聚类分析不仅计算复杂度高，而且容易陷入“维度灾难”问题，导致聚类效果不理想；生物特征数据往往包含复杂的非线性关系，传统的线性降维方法如主成分分析(pca)无法充分捕捉这些非线性特征，导致聚类结果不准确；面对海量的生物特征数据，传统的聚类算法如k-means和dbscan由于计算复杂度较高，处理速度较慢，难以满足实时性要求；生物特征数据中不可避免地会存在噪声和异常值，这些数据点往往会影响聚类算法的性能，导致聚类结果偏离实际情况；现代生物识别系统通常需要结合多种生物特征进行分析，而不同类型的生物特征数据具有不同的特性，如何有效地在一个统一的框架下处理这些多模态数据，是现有技术中尚未完全解决的问题。
3、为了克服这些缺陷，本申请提出了一种基于生物特征的聚类分析方法，有效提升生物特征数据的分析精度、处理效率和系统鲁棒性。
技术实现
1、本申请的目的是提供一种基于生物特征的聚类分析方法，旨在解决上述的问题。
2、为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、本申请提供一种基于生物特征的聚类分析方法，包括：
4、获取原始生物特征数据；
5、对所述原始生物特征数据进行预处理；
6、从预处理后的生物特征数据中提取深度特征，生成深度特征向量；
7、将所述深度特征向量进行非线性降维，获取低维特征；
8、通过聚类算法对所述低维特征进行聚类分析，得到聚类结果；
9、根据所述聚类结果进行多模态数据融合，输出融合决策结果。
10、进一步的，在通过聚类算法对所述低维特征进行聚类分析，得到聚类结果的步骤中，具体包括下述步骤：
11、在降维后的特征空间中，采用基于密度的聚类算法进行聚类分析，自适应密度的计算公式为：
12、
13、其中，∈i为第i个数据点的自适应密度阈值，d(i,j)为第i个数据点与第j个数据点最近邻之间的距离，k为预设的最近邻数量；
14、通过计算数据点在局部区域内的密度变化率，动态调整聚类参数。
15、进一步的，在根据所述聚类结果进行多模态数据融合，输出融合决策结果的步骤中，具体包括下述步骤：
16、所述聚类结果为不同模态的生物特征数据，对不同模态的生物特征数据进行特征级融合；将不同模态的特征向量连接或进行加权求和，得到综合的特征向量；
17、在特征级融合后进行决策级融合，得到决策结果。
18、进一步的，在对所述原始生物特征数据进行预处理的步骤中，具体包括下述步骤：
19、所述原始生物特征数据包括但不限于：指纹、面部图像、虹膜图像、dna序列；
20、对所述原始生物特征数据进行预处理，包括：归一化处理、去噪处理、数据增强。
21、进一步的，在将所述深度特征向量进行非线性降维，获取低维特征的步骤中，具体包括下述步骤：
22、采用t-sne或umap对所述深度特征向量进行非线性降维，即将高维空间中的数据映射到低维空间，计算公式为：
23、
24、其中，pij为高维空间中数据点i和数据点j的相似度，qij为低维空间中对应数据点的相似度。
25、本申请提供一种设备，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，所述存储器存储有用于实现一种基于生物特征的聚类分析方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现一种基于生物特征的聚类分析。
26、本申请提供一种存储介质，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行一种基于生物特征的聚类分析方法。
27、本申请提供了一种基于生物特征的聚类分析方法，具有以下有益效果：
28、(1)本申请通过引入深度学习特征提取和非线性降维技术，能够从高维生物特征数据中提取更具区分性的深度特征，并将其降维到更适合聚类分析的低维空间，从而提高了聚类的准确性和处理速度，解决了现有的生物特征聚类算法在处理高维度和多模态数据时存在精度不足和处理效率低下的问题；
29、(2)在现有技术在处理含有噪声和异常值的生物特征数据时，往往导致聚类结果不稳定；本申请提出了改进的自适应密度聚类算法，通过动态调整密度阈值和密度变化率，增强了算法对噪声和异常值的鲁棒性，确保了聚类结果的稳定性；
30、(3)通过设计多模态数据融合框架，采用特征级和决策级的融合策略，有效地综合了不同模态的生物特征信息，使得聚类结果更加准确和一致，适用于复杂的生物特征识别场景。
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1.一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在通过聚类算法对所述低维特征进行聚类分析，得到聚类结果的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在根据所述聚类结果进行多模态数据融合，输出融合决策结果的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在对所述原始生物特征数据进行预处理的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在将所述深度特征向量进行非线性降维，获取低维特征的步骤中，具体包括下述步骤：
6.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，所述存储器存储有用于实现权利要求1-5任一项所述的一种基于生物特征的聚类分析方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现一种基于生物特征的聚类分析。
7.一种存储介质，其特征在于，存
...【技术特征摘要】
1.一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在通过聚类算法对所述低维特征进行聚类分析，得到聚类结果的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在根据所述聚类结果进行多模态数据融合，输出融合决策结果的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于生物特征的聚类分析方法，其特征在于，在对所述原始生物特征数据进行预处理的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋骏腾，许宜诚，张涌，潘毅，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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