【摘 要】
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该文主要采用统计分析 方法对自动指纹识别算法的性能进行了深入的研究.根据识别错误产生的原因的不同,将算法识别错误率分为经验错误率和固有错误率两种.分别对算法经验错误
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该文主要采用统计分析 方法对自动指纹识别算法的性能进行了深入的研究.根据识别错误产生的原因的不同,将算法识别错误率分为经验错误率和固有错误率两种.分别对算法经验错误率的评估方法和固有错误率的理论计算等研究问题进行了一些细致的算法探讨和实验分析.取得的研究成果和创新之处概括如下:(1)归纳总结出一种自动指纹识别技术的研究框架,将所有指纹识别的研究问题根据研究对象的不同,归纳为特征层、算法层、评估层和应用层四个层次.较全面地归纳了指纹的各种特征定义,并分析了近几年来指纹特征提取算法和指纹匹配算法层的研究进展.对指纹识别算法的研究具有一定的参考价值和启示意义.(2)提出以算法相等错误率的置信区间作为衡量算法稳定性的一个评估指标.提出了一种类Bootstrap统计分析方法用于估计算法稳定性.理论分析和实验证明,该方法优越于计算置信区间的传统的参数或非参数方法,可以在分布未知且数据量较少的情况下,更精确地计算拒识率、误识率等算法准确性评价指标的置信区间,进而估计出算法识别性能的最好和最差的范围.这种方法可以推广到其他几种生物特征识别技术中.
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