虹膜识别中 1-to-First 匹配的分析
计算机视觉与模式识别
2017-02-07 v1
摘要
虹膜识别系统是一项成熟的技术，在世界范围内广泛使用。在识别（相对于验证）模式下，待识别的虹膜通常与所有已注册的 N 个虹膜进行匹配。这是经典的“1对N搜索”(1-to-N search)。为了提高大规模识别的速度，一些实际系统中使用了改进的“1对首搜索”(1-to-First search)。1-to-First 搜索在找到第一个低于阈值的匹配时即终止，而 1-to-N 搜索总是找到所有注册中的最佳匹配。我们已知此前没有研究评估 1-to-First 搜索与 1-to-N 搜索的准确率差异。使用来自 2,800 个不同虹膜的超过 50,000 张虹膜图像的数据集，我们进行实验以评估 1-to-First 和 1-to-N 搜索的相对准确率。我们评估了准确率差异如何随已注册虹膜数量增大以及虹膜图像间允许的旋转差异范围增大而变化。我们发现 1-to-First 的误匹配错误率高于 1-to-N，且差异随着已注册虹膜数量增大和旋转范围增大而增长。
引用
@article{arxiv.1702.01167,
title = {An Analysis of 1-to-First Matching in Iris Recognition},
author = {Andrey Kuehlkamp and Kevin W. Bowyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.01167},
year = {2017}
}
备注
2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)