抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オンラインサービスの利用可能性の増加により,バイオメトリックシステムを含む強化認証機構が必要である。しかしながら,最近の研究は,生物学的特徴が変化することを示している。その結果,認識性能は時間とともに影響を受ける。この問題を扱うために,バイオメトリック参照を自動的に適応できる適応バイオメトリックシステムを提案した。しばしば,これらのシステムは,バイオメトリック参照を適合させるために本物として分類される質問サンプルを使用する。良好な結果にもかかわらず,それらのロバスト性に関する懸念がある。本論文では,これらのシステムのロバスト性を向上させるために分類器のアンサンブルを用いて研究した。集合は,決定モデルの認識性能を改善することができ,より安定した分類決定を提供する。著者らは,1クラス分類アルゴリズムを用いた適応バイオメトリックシステムへのアンサンブルの応用に関する質問を調査し,時間にわたってメタ分類器を自動的に適応させるための提案を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】