98、指纹模板更新与虹膜特征选择的算法研究

指纹模板更新与虹膜特征选择的算法研究

在当今注重安全和监控的时代，生物识别技术得到了飞速发展。指纹识别和虹膜识别作为其中重要的分支，在个人身份识别系统中发挥着关键作用。本文将围绕指纹模板更新的替换算法以及基于遗传算法的虹膜特征子集选择方法展开探讨。

指纹模板更新的替换算法

在指纹验证领域，在线模板更新是一项至关重要的任务。以往的策略主要基于模板插入和融合操作，但替换操作也可能成为更新过程中的另一种选择。

误分类误差的影响

误分类误差会对模板更新中的估计产生负面影响。由于某些原因，图库中冒名顶替者的百分比不为零，并且在使用替换操作时可能会进一步增加。

不同算法的表现

从相关实验结果（图2）中可以得出以下观察：
1. DEND、NAIVE、FIFO和RANDOM算法 ：上述关于冒名顶替者百分比的假设在这些算法中得到了证实。
2. DEND算法 ：误分类误差会导致该算法插入错误的“高度真实”模板，且这些模板彼此差异很大。
3. MDIST算法 ：该算法通过降低冒名顶替者的百分比，提高了图库的代表性。在FVC2002Db3和FVC2002Db4数据集中，冒名顶替者的百分比降至零。因此，使用MDIST替换算法有助于减少简单插入模板所引入的误分类误差。
4. NAIVE算法 ：其行为与误分类误差密切相关，因为它引入的是最后一个“高度真实”样本，而不是最接近的模板。
5. FIFO和RANDOM算法