Ключовата цел на ирис опознавателната система трябва да е способноста да се постигне ясно отделяне на интра-клас и интер-клас Хаминг дистрибуции на разтоянието. С чисто отделяне, отделените Хаминг стойностте може да се избрани, като се позволява за да бъде направено сравняването на два шаблона. Ако Хаминг разстоянието между два шаблона е по-малъко отколкото точката на отделянето, шаблоните са произведени от еднакав ирис и е намерено съвпадение.
Иначе казано ако Хаминг разстояние е по-голям отколкото точката на отделянето на двата шаблона, следователно са произведени от различни ириси.
Разстоянието между минималната Хаминг стойност за интер-клас сравнения и максималната Хаминг стойностен за интра-клас сравнения би могъл да бъде използван като показател за мярка на отделянето; въпреки това, това не е много точна мярка понеже стойността на отдалечеността ще се изчислява грешно, и мярката е зависими на броят на шаблоните на ирис сравненията. По-добър показател е ‘разрешимостта’, която взема под внимание посредственото и средноквадратичното отклонение на интра-клас и интер-клас дистрибуциите.
Разрешимостта е разстоянието измерено в стандартните отклонения и е функция от величината на разликата между посредствената интра-клас дистрибуция, и посредствената на интер-класа дистрибуция, и също така средноквадратичното отклонение на интра-клас и интер-клас дистрибуциите. Високите разрешимостти, по-големите отделяния на интра-клас и интер-клас дистрибуции, които дават възможност за по-точно опознаване.
По този начин може да се направи проверка що се отнася до това дали два шаблона са създавани от еднакви ириси, или дали са създадени от различни ириси. Обаче, интра-клас и интер-клас дистрибуции могат да имат някои застъпвания(частични съвпадения), кой биха довели до много неправилни сравнения/съвпадения или лъжливи въвеждания, и много несъвпадения или лъжливи отказвания. Норма на лъжливи отхвърляния (FRR – false reject rate), също така известена като Тип I грешка, измерва вероятността на причислен индивид да не бъде определен от системата. Лъжлива приемна норма (FAR – false accept rate), също така известена като Тип II грешка, измерва вероятността индивид да бъде неправилно идентифициран като другия индивид. Несъмнено точката на отделянето ще повлияе на показатели на лъжливото приемане и лъжливото отхвърляне, от по-малкотo Хаминг отделящо разстояние ще се намали FAR докато ще се увеличава FRR, и обратното. Следователно, когато се избира точка на отделяне е важно да се прегледа и лъжливата приемна норма и лъжливата отхвърляща норма.
Показателя на разрешимостта ще определи оптималните параметри. Веднъж намерени оптималните параметри, представянето на тази оптимална конфигурация ще бъде измерено чрез изчисление на лъжливо приемащте и лъжливо отхвърлящите показатели.
Филтър параметри. За кодиращия процес изходите на всеки филтър са независими, така, че няма корелации в кодирания шаблон, иначе казано филтрите биха били излишни. За максимална независимост, широчините на лентите на честотите на всеки филтър не трябва да се застъпват в честотната област, и също така централните честоти трябва да са разстилат вън от нея. От информация за параметри на филтъра за кодирането на шаблони на ириса не е достатчна, параметрите на най-добрия филтър са намирани чрез експериментиране с ‘LEI – ‘ базата данни.
За кодиращите шаблони с няколко филтри не се получават стойности с по-добра разрешимост, следователно оптималното число на броя филтри е точно един. За осигуряването на добро представяне на отличителните черти на ирисовите шаблони е достатъчно използването на един кодиращ филтър, така получаваме компактен ирисов шаблон .
Резолюции на шаблона. Фактори, които значително ще повлияят на опознавателната норма са радиалната и ъгловата резолюции използвани при нормализацията, понеже това определя количеството ирисови данни (технология за ирисово разпознаване) на модела, които влизат в кодирането на шаблона на ириса . Таблица 5.5 и Таблица 5.6. показват допустимите стойности произведени при кодиране на шаблони с различни размери на радиални и на ъгловата резолюции.
Размера на оптималния шаблон за ‘LEI-’ базата данни бе намерен за 20×240, това означава, че радиалната резолюция е 20 пиксела, а ъглова резолюция е 240 пиксела. За ‘CASIA-’ базата данни, размера на оптималния шаблон е намерени за 32×240 пиксела. Обаче, за да се осигури компактно и ефективно кодиране, по-малката радиална резолюция може да се използува с маловажен ефект върху разрешимостта.
Брои на изместванията. Оптималния брои изместванията на шаблона ще даде отчет за въртящите се несъвместимости, който могат да са разрешени при изпитване на посредственото и средноквадратичното отклонение на интра-клас дистрибуците. Без шаблони измествания на интра-клас Хаминг дистрибуцията ще имаме повече случайни разпределения, също както бихме имали при шаблони, които не са подходящо подравнени, произведени при Хаминг стойности на разстоянието еквивалентни сравнение при интер-клас шаблони.
LEI комплекта данни достига неговото минималното посредствено интра-клас HD и средноквадратично отклонение след 3 измествания, докато CASIA комплект данни изисква 8 измествания за да достигне неговия минимум. Оказва се обаче, че 4 измествания са достатъчни за да зададат отчет за повечето от въртящите се несъвместимости в CASIA базата данни. Когато шаблоните са неподравнени техните битови шаблони са почти инвертирани, това довежда до висок коефициент на несъответствие на битовете. С 10 измествания наляви и надясно интра-клас Хаминг стойности стават много по-близо разпределени около посредствените, по този начин много въртящи се несъвместимости се елиминират.
Сходни статии:
- Технологии за монтаж на цифрови платки Коефициент на термично разширение (CTE или TCE). Мярка за отношението между размер на материал и неговото разширение при увеличаване на температурата. Може да бъде различен по осите x, y и...
- Видове информационни технологии На базата на анализа на информационните дейности в информатиката са създадени и се прилагат следните информационни технологии: Информационна технология за събиране на информация (научна, образователна, икономическа, управленческа, фирмена и др)....
