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基于统计学习对生物特征识别系统的性能指标进行预测的方法

摘要

一种基于统计学习的生物特征识别性能指标预测方法,包括步骤:对生物特征训练样本进行质量评价;计算生物特征识别系统在训练数据库上的真匹配分数;拟合各种质量组合生物特征样本之间真匹配分数的高斯分布;抽样统计应用环境中各种质量等级生物特征样本的构成比例;根据步骤c和d构建混合高斯模型估计生物特征识别系统在应用环境中真匹配分数的分布;预测生物特征识别系统的性能指标和置信区间。本发明计算简单、预测精确、适用于多种生物特征模态、实现通用的生物特征识别性能预测。

著录项

  • 公开/公告号CN102194134B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2013-06-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院自动化研究所;

    申请/专利号CN201010115646.6

  • 发明设计人 谭铁牛;孙哲南;何倩;

    申请日2010-03-01

  • 分类号

  • 代理机构中科专利商标代理有限责任公司;

  • 代理人戎志敏

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村东路95号

  • 入库时间 2022-08-23 09:14:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2013-06-05

    授权

    授权

  • 2011-11-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/66 申请日:20100301

    实质审查的生效

  • 2011-09-21

    公开

    公开

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