Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument presenteras en ny metod för biometrisk poängfusion i ett identifieringssystem med hjälp av den övre integralen med avseende på Sugenos luddiga mått. För det första, den föreslagna metoden betraktar varje enskild matcher som en suddig uppsättning för att hantera osäkerhet och brister i matchande poäng. Motsvarande luddiga entropi beräknar sedan tillförlitligheten hos de uppgifter som lämnas av varje biometrisk matchningsman. Därefter genereras de luddiga densiteterna baserat på rankinformation och träningsnoggrannhet. Slutligen är resultaten aggregerade med hjälp av den övre fuzzy integral. Experimentella resultat jämfört med andra fusionsmetoder visar det föreslagna tillvägagångssättets goda resultat.
I ett annat verk, Fakhar et al. I REF föreslogs användningen av utbildningens noggrannhet och den luddiga entropin (tillförlitligheten hos den information som lämnas av varje informationskälla) för att generera luddiga densiteter följt av aggregering med hjälp av CFI.
Applying the Upper Integral to the Biometric Score Fusion Problem in the Identification Model
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}