15、自动指纹识别系统的多指穿透率和ROC变异性研究

自动指纹识别系统的多指穿透率和ROC变异性研究

1. 引言

自动指纹识别系统(AFIS)的设计和性能受数据相关性和错误率变异性的影响很大,但目前对这些问题的了解还比较有限。本文通过对六个主要AFIS供应商的最佳算法进行实验,使用一个包含4128×4080个电子采集的平面指纹数据库,旨在深入研究这些问题。具体目标包括获取左右手拇指到无名指的接收者操作特征(ROC)曲线,以及一、二、四和八指纹系统的实验穿透率和分箱错误率,并测量分箱对整体ROC曲线的影响,同时探讨测试样本中“冒名者”分布的变异性。

2. 测试数据

本次测试使用了菲律宾指纹测试数据库,该数据库是通过电子“实时”扫描收集的。数据分为三组:
- 训练集 :包含4080个不同的指纹,来自510名成年志愿者,每人提供8个指纹(双手的拇指到无名指)。这些志愿者均为菲律宾社会保障系统的员工,大部分是办公室和行政人员,其中55%为女性。
- 测试集 :在训练集收集后的1 - 6周收集,包含4128个指纹,来自506名志愿者。其中409名志愿者同时出现在测试集和训练集中,测试集中有10名志愿者提供了两组各8个指纹,训练集中有97名志愿者未出现在测试集中。
- 练习集 :在测试数据库完成6周后收集,包含来自10名志愿者的80个图像,这些志愿者的图像同时存在于测试集和训练集中。

指纹图像使用Identicator DF - 90“平面”扫描仪和“MRT”帧抓取器在笔记本电脑上采集,并使用Identicator的前端质量控制软件和“生物特征注册系统”收集和数据库管理软件。图像

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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