| 专利名称 | 基于统计学习的生物特征识别性能指标预测方法 | 申请号 | CN201010115646.6 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102194134A | 公开（授权）日 | 2011.09.21 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 谭铁牛;孙哲南;何倩 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 基于统计学习的生物特征识别性能指标预测方法 至基于统计学习的生物特征识别性能指标预测方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 一种基于统计学习的生物特征识别性能指标预测方法，包括步骤：对生物特征训练样本进行质量评价；计算生物特征识别系统在训练数据库上的真匹配分数；拟合各种质量组合生物特征样本之间真匹配分数的高斯分布；抽样统计应用环境中各种质量等级生物特征样本的构成比例；根据步骤c和d构建混合高斯模型估计生物特征识别系统在应用环境中真匹配分数的分布；预测生物特征识别系统的性能指标和置信区间。本发明计算简单、预测精确、适用于多种生物特征模态、实现通用的生物特征识别性能预测。 |
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