研究目的
为了展示近似计算技术在生物识别安全系统（特别是虹膜识别）中的应用，以实现显著的运行时间和能源节省，同时满足行业标准精度要求。
研究成果
该研究成功将近似计算技术应用于虹膜识别系统，在满足行业标准精度要求的同时实现了高达48倍的运行时加速。所提出的基于强化学习的设计空间探索方法能高效探索设计空间，其性能优于贪心算法和局部搜索启发式等传统方法。
研究不足
该研究仅限于虹膜识别系统，未探讨其他生物识别安全应用。DSE方法虽然高效，但可能需要多次学习步骤才能收敛到最优设置。
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近似电路（方法学与CAD） || 虹膜识别系统中的近似计算
DOI：10.1007/978-3-319-99322-5_16
出版年份：2019
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
对于那些对结果质量的小幅下降具有容忍度的应用场景，近似计算技术已在软硬件设计中成功应用以降低系统开销。近期许多研究聚焦于机器学习与计算机视觉等高速增长领域。本章我们将介绍生物特征识别安全作为近似计算的又一理想应用场景（具体原因将在后文探讨）。生物特征识别应用包括但不限于指纹识别、虹膜识别和人脸识别。该领域特别适合近似计算的主要原因有三：(1) 生物特征数据量大且计算密集；(2) 不同个体的生物特征签名具有大范围统计差异性保证；(3) 生物特征数据采集过程通常存在噪声，意味着同一用户的特征签名在不同采集实例中可能存在波动。例如虹膜识别行业标准ISO/IEC 19794-6规定：当两个各含2048比特的虹膜编码之间的汉明距离达到25%时仍视为匹配成功——这是因为统计保证显示：不同个体（甚至同一用户不同眼睛）的虹膜编码出现小于25%汉明距离的概率仅为130亿分之一[1]。
作者：
Hokchhay Tann，Soheil Hashemi，Francesco Buttafuoco，Sherief Reda
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