Multibiometric Fusion Based on FAR and FRR
Yong Li, Jianping Yin, En Zhu, Kuan Li · Acta Automatica Sinica · 2011
摘要: 通过多生物特征识别融合可以显著地改善系统的识别性能,在多生物特征识别中, 匹配分数级融合最常用. 现有的匹配分数级融合策略包括基于归一化的融合、基于密度的融合和基于分类器的融合. 本文分析了这三种融合策略的优缺点, 结合分数归一化和基于密度方法的优点, 提出了一种新的基于信任度的融合策略. 其中, 信任度是以错误拒绝率和错误接受率为基础, 既避免了直接求取某个匹配分数的后验概率, 又能够刻画匹配分数的分布. 将本文方法与几种有代表性的方法进行实验比较, 结果表明, 这种新融合模式可以有效地改进多生物特征识别系统的性能. 关键词: 生物特征识别 / 多生物特征识别 / 分数级融合 / 多模态 / 错误拒绝率 / 错误接受率