指纹识别系统的白盒评估

指纹识别系统的典型评估由端到端黑盒评估组成，其依据整体识别或认证准确率评估性能。然而，这些系统性能的黑盒测试不能揭示各独立模块（包括图像采集、特征提取与匹配）的性能洞察。另一方面，本文主题的白盒评估则孤立测量每个组成模块各自的性能。尽管少数研究已对指纹读取器、特征提取器与匹配组件进行过白盒评估，现有研究均未提供对指纹识别系统各阶段所引入不确定性的完整系统白盒分析。本工作中，我们扩展先前对指纹识别系统组件的白盒评估，并基于聚合的白盒评估结果提供统一的深入性能分析。特别地，我们分析在采集时因不利采集条件（即变化的光照、湿度与压力）而在指纹识别系统各阶段引入的不确定性。我们的实验表明，就黑盒识别性能而言整体表现更优的系统，未必在指纹识别系统流水线的每个模块上均表现最佳，而这只能通过对各子模块的白盒分析窥见。此类发现使研究人员能更好地聚焦其改进指纹识别系统的努力。