Abstract-Vi föreslår i detta dokument en ny ram för serie multimodala biometriska system baserade på halvövervakade inlärningsmetoder. Den föreslagna ramen tar upp de inneboende problemen med användarolägenheter och systemineffektivitet i parallella multimodala biometriska system. Dessutom främjar den de seriemässiga multimodala biometriska systemen genom att främja den diskriminerande kraften hos de svagare men mer användarvänliga egenskaperna och genom att spara användningen av de starkare men mindre användarvänliga egenskaperna när så är möjligt. Detta är i motsats till andra befintliga serie multimodala biometriska system som föreslår optimerade beställningar av de egenskaper som används och parameteriseringar av motsvarande matchers men ignorerar de viktigaste kraven för gemensamma tillämpningar. När det gäller metodik föreslår vi att vi använder halvövervakade inlärningstekniker för att stärka matchningen/matcharna på de svagare dragen, genom att använda kopplingsförhållandet mellan de svagare och de starkare dragen. För att uppnå detta mål föreslås en metod för reducering av dimensionaliteten för de svagare dragen som baseras på beroendemaximering. Experiment med två prototypsystem visar tydligt fördelarna med den föreslagna ramen och metoden.
En studie gjord av Zhang et al. Ref har föreslagit en ny ram för seriebaserade multimodala biometriska system som bygger på halvövervakade inlärningstekniker som behandlar frågor om användarolägenheter och systemineffektivitet i parallella multimodala biometriska system.
A Novel Serial Multimodal Biometrics Framework Based on Semisupervised Learning Techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}