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Belief network design for biometric systems

机译:Bietric Systems的信念网络设计

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摘要

Bayesian belief networks represent a widely acceptable in biometric system design formalism for supporting reasoning when information is incomplete. Belief networks provide a coherent environment in which beliefs about target propositions can be re-evaluated using newly acquired evidence. This constitutes a fundamental prerequisite for decision making under uncertainty. This tutorial provides examples of applying the Bayesian decision profile in the multi-biometric system design, as well as in modeling attacks on biometric systems.
机译:贝叶斯信仰网络代表了生物识别系统设计形式主义的广泛可接受的,以便在信息不完整时支持推理。 信仰网络提供相干环境,其中可以使用新获得的证据重新评估关于目标命题的信仰。 这构成了不确定性下决策的基本先决条件。 本教程提供了在多生物识别系统设计中应用贝叶斯决策配置文件的示例,以及对生物识别系统的建模攻击。

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