《计算机应用研究》|Application Research of Computers

生物识别系统中基于匹配信息积累的模板自动选择方法

Information accumulation methods for automatic biometric template selection

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作者 陈曦,于明
机构 河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401
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文章编号 1001-3695(2021)01-028-0140-05
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0603
摘要 为了解决生物识别系统因样本类内差异引起的识别性能下降,定义了用于评估模板价值的可代表性和不可替代性概念,并提出了基于认证信息最大化和不可替代权重最大化两种模板自动选择方法。在不同生物特征数据库中进行了实验,各对比实验的等错误率结果验证了方法的优越性。所提方法可以通过降低错误拒绝率显著改善多种类型生物识别系统的识别性能。
关键词 生物识别; 模板选择; 信息积累; 类内差异
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61806071)
河北省自然科学基金资助项目(F2019202464,F2019202381)
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题(201900043)
河北省教育厅青年基金资助项目(QN2019207)
天津科技发展战略研究计划资助项目(18ZLZXZF00660)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2021-01-028.html
英文标题 Information accumulation methods for automatic biometric template selection
作者英文名 Chen Xi, Yu Ming
机构英文名 School of Electronic & Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China
英文摘要 For biometric systems, intra-class variations may lead to degradation of recognition performance. This paper defined representativity and irreplaceability to evaluate the value of templates, and proposed two biometric template selection methods. The first algorithm was to maximize the pass-fail information, another one was to maximize the irreplaceable weights. According to the indicator of equal error rate, the experimental results on datasets from different biometric traits demonstrate the superiority. The proposed approaches can improve the performance of biometric systems by decreasing the false rejection rate.
英文关键词 biometrics; template selection; information accumulation; intra-class variations
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收稿日期 2019/10/30
修回日期 2019/12/11
页码 140-144
中图分类号 TP301
文献标志码 A