多生物特征中基于质量的条件处理：在传感器互操作性中的应用

随着生物特征识别技术部署的日益广泛，用新型设计替换部分运行系统将变得常见。引入新供应商方案时重新采集已注册用户数据的成本与不便使这种做法困难重重，许多应用将需要定期处理来自不同来源的信息。这些互操作性问题会显著影响生物特征系统的性能，因此需要加以克服。本文描述并评估了提交至 2007 年 BioSecure 多模态评估活动基于质量评估的 ATVS-UAM 融合方法，该活动的目标是在失配条件下使用多种生物特征设备生成信号时比较融合算法。来自原始生物特征数据的质量测度可用于根据设备更换导致的质量变化进行调整。这种系统调整被称为基于质量的条件处理。所提出的融合方法基于线性逻辑回归，其中融合分数趋于对数似然比。这允许在不同设备匹配分数间以模态间低依赖性假设轻松高效地进行组合。在我们的系统中，质量信息用于根据数据源（本例中为传感器）在不同系统模块间切换，并在融合过程中拒绝低质量数据通道。我们将该融合方法与一组基于规则的归一化分数融合方案进行比较。结果表明所提方法优于所有基于规则的融合方案。我们还表明，采用基于质量的通道拒绝方案可使等错误率总体改善 25%。