摘要

为了控制生物识别系统中模板数量和降低错误拒绝率,可以通过特征自更新的方式应对类内变化从而保持系统模板集合的有效性。本文提出基于模板价值评估的通用型生物模板自更新选择方法和其加速版。该方法首先定义用于评估模板价值的"可表达性"和"唯一性"概念,通过匹配过程产生的信息评估和计算样本的价值权重,然后利用记录表保存并更新模板的价值得分,在1个更新轮次结束后,根据每个模板的价值得分生成新模板集合并去除离群点。加速版本的方法在相同的处理框架下可以满足系统实时性的要求。在不同生物特征数据库中进行的实验结果表明,提出的方法可以显著改善生物识别系统的错误拒绝率和等错误率指标。

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