研究目的
研究虹膜识别中的模板老化现象，即随着登记时间增加，识别错误率上升的情况。
研究成果
该研究提供了虹膜模板老化的明确证据，表明随着登记时间增加，错误不匹配率会上升。通过登记代表不同瞳孔扩张程度的多个模板并实施滚动重新登记策略，可以缓解这一影响。
研究不足
该研究的发现取决于所使用的特定传感器（LG 4000）和匹配器（VeriEye SDK）。除瞳孔扩张外，其他导致模板老化的因素影响仍有待充分探究。
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[2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 美国马萨诸塞州沃尔瑟姆（2019.10.15-2019.10.18）] 2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 面向下一代蜂窝系统的双极化28GHz充气基片集成波导相控天线阵列
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[2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 美国马萨诸塞州沃尔瑟姆（2019.10.15-2019.10.18）] 2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 面向下一代蜂窝系统的双极化28GHz充气基片集成波导相控天线阵列
DOI：10.1109/PAST43306.2019.9020732
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
生物特征模板老化被定义为随着登记时间延长而识别错误率上升的现象。学界普遍认为虹膜识别不会出现模板老化问题。然而近期多个研究团队公布的实验结果表明，虹膜模板老化确实存在。这种老化效应表现为真实匹配分布的偏移，导致错误拒识率升高。通过分析三年间隔的时序数据集，我们发现在代表百万分之二错误接受率的决策阈值下，错误拒识率增加了约150%。我们总结了可能导致模板老化的若干已知眼部衰老因素，包括瞳孔扩张的年龄相关性变化。最后，我们探讨了在典型身份验证应用中控制模板老化效应的多种措施。
作者：
Samuel P. Fenker，Estefan Ortiz，Kevin W. Bowyer
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