遗传编程用于多生物特征识别

生物特征识别系统存在一些缺点：生物特征识别系统通常能提供良好性能，但某些个体除外，因为其性能高度依赖于采集质量。解决这些问题的一种方法是使用多生物特征识别，即组合不同的生物特征识别系统（同一生物特征模态的多次采集、多种特征提取算法、多种生物特征模态等）。本文关注分数级融合函数的应用（即，我们使用一个多生物特征认证方案，接受或拒绝声称者使用某个应用）。现有技术中，不同生物特征系统提供的分数加权和（线性分类器）以及使用SVM（非线性分类器）能提供最佳性能之一。我们提出了一种基于遗传编程的新方法，该方法能提供相似或更好的性能（取决于数据库的复杂度）。我们通过组合一些经典原语函数（+、*、-等）推导出分数融合函数。我们在来自现有技术的三个重要生物特征基准数据集上验证了所提方法。