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首页> 外文会议>International Conference on Advances in Biometrics(ICB 2007); 20070827-29; Seoul(KR) >Latent Identity Variables: Biometric Matching Without Explicit Identity Estimation
【24h】

Latent Identity Variables: Biometric Matching Without Explicit Identity Estimation

机译：潜在的身份变量：没有明确身份估计的生物特征匹配

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We present a new approach to biometrics that makes probabilistic inferences about matching without ever estimating an identity "template". The biometric data is considered to have been created by a noisy generative process. This process consists of (ⅰ) a deterministic component, which depends entirely on an underlying representation of identity and (ⅱ) a stochastic component which accounts for the fact that two biometric samples from the same person are not identical. In recognition, we make inferences about whether the underlying identity representation is the same without ever estimating it. Instead we treat identity as fundamentally uncertain and consider all possible values in our decision. We demonstrate these ideas with toy examples from face recognition. We compare our approach to the class-conditional viewpoint.
机译：我们提出了一种新的生物识别方法，可以对匹配进行概率推断，而无需估计身份“模板”。该生物特征数据被认为是由嘈杂的生成过程创建的。该过程由（ⅰ）一个确定性部分组成，该部分完全取决于身份的基本表示形式，并且（ⅱ）一个随机部分，这说明了来自同一个人的两个生物特征样本不同的事实。在认识到这一点时，我们可以推断出底层身份表示是否相同，而无需对其进行估计。相反，我们将身份视为根本不确定的事物，并在决策中考虑所有可能的值。我们通过面部识别中的玩具示例展示了这些想法。我们将我们的方法与类条件观点进行比较。

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