Att extrahera binära strängar från verkligt värderade biometriska mallar är ett grundläggande steg i många biometriska mallskyddssystem, såsom luddigt engagemang, fuzzy Extractor, säker skiss och hjälpdatasystem. Tidigare arbete har fokuserat på utformningen av optimal kvantisering och kodning för varje enskild funktion komponent, men den binära sträng-konkatering av alla kodade funktionskomponenter-är inte optimal. I detta dokument presenterar vi en detekteringshastighet optimerad bit allokering (DROBA) princip, som tilldelar fler bitar till diskriminerande funktioner och färre bitar till icke-diskriminativa funktioner. Vi föreslår vidare en dynamisk strategi för programplanering (DP) och en girig sökstrategi (GS) för att uppnå DROBA. Experiment av DROBA i FVC2000:s fingeravtrycksdatabas och FRGC:s ansiktsdatabas visar goda resultat. Som en universell metod är DROBA tillämpligt på godtyckliga biometriska villkor, såsom fingeravtryckstextur, iris, signatur och ansikte. DROBA kommer att medföra betydande fördelar inte bara för mallskyddssystemen utan också för systemen med krav på snabb matchning eller begränsad lagringskapacitet.
Chen och Al. REF presenterar en detekteringshastighet optimerad bit allokering (DROBA) princip, som är biometriskt karakteristisk-agnostiker.
Biometric quantization through detection rate optimized bit allocation
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}