97、指纹模板更新的替换算法探索

指纹模板更新的替换算法探索

在指纹验证系统中，模板的代表性是一个关键问题，它与指纹的内在变化密切相关，这些变化可能源于生理、行为或环境因素。传统的模板更新方法主要包括将新模板插入图库以及将新模板与现有模板融合，但自动用新模板替换现有模板这一方法尚未得到充分研究。

1. 指纹模板更新问题背景

指纹验证系统中模板的代表性至关重要。由于指纹存在大量内在变化，如生理、行为或环境因素导致的变化，传统的多次注册会话构建代表性模板集（即图库）的方法虽能在一定程度上覆盖类内变化，但随着时间推移，这些变化无法完全被覆盖，且这种监督式方法成本高昂。

因此，半监督方法应运而生，它利用在线系统操作期间提交的未标记样本。目前，已有一些关于自动指纹模板更新的工作，主要基于插入新模板和融合模板的方式，但自动替换现有模板的方法值得进一步研究。

添加替换操作到当前模板更新系统会引发两个关键问题：一是为何以及何时进行替换是合理的；二是现有模板何时可被视为“过时”以及应替换哪个模板。

2. 模板更新系统

该系统的核心算法以伪代码形式呈现，以下是具体步骤：
- 系统初始化 ：考虑一个有 C 个注册用户（即客户端）的指纹验证系统，每个客户端初始仅存储一个模板，系统内存允许每个客户端存储 M 个模板。
- 特征提取与匹配 ：当新指纹提交到系统时，提取特征生成输入特征集 x，并与对应客户端声称身份 c 的模板 t 进行匹配，得到匹配分数 s（范围在 [0,1] 之间）。
- 模板添加与替换 ：若匹配分数超过阈值，输入样本