37、生物识别中的分数归一化与多光谱眼部生物识别技术

生物识别中的分数归一化与多光谱眼部生物识别技术

在生物识别领域，分数归一化和多光谱眼部生物识别是两个重要的研究方向。分数归一化有助于提高生物识别系统的性能，而多光谱眼部生物识别则为个体识别提供了新的思路和方法。

分数归一化方法

分数归一化有多种方法，不同方法适用于不同的场景和数据特点。以下是几种常见的分数归一化方法：
- 测试归一化（T - Norm） ：它是Z - norm方法的一种变体，以在线方式实现。在测试时，使用额外的冒名顶替者样本队列来计算非匹配均值和标准差估计。
- 基于组的归一化 ：与按每个主体对匹配分数进行归一化的现有方法不同，该方法将主体聚类成组，并使用相应信息对匹配分数进行归一化，解决了匹配分数不足的问题。
- 基于学习的归一化 ：
- 特定模型对数似然比（MS - LLR） ：寻求一种变换，以优化依赖于匹配和非匹配分数分布的似然比测试。在假设两个总体标准差相同的情况下，MS - LLR等于Z - norm加上一个按每个主体计算的常数值。
- 逻辑回归 ：一种方法是使用匹配和非匹配分数的训练集来训练逻辑回归模型，使输出近似于输入为匹配分数的后验概率；另一种方法是将Z - norm或F - norm公式分解为不同项，然后使用回归模型为每个项学习最优权重。

分数归一化的应用与注意事项

利用分数分布有可能显著提高识别性能，但分数归一化方法必须谨慎使用。在确定是否适合为特定应用利用匹配分数分布时，首先应调查是