联邦学习用于生物特征识别参考文献

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许数据在本地设备上进行处理和模型训练，同时保持数据隐私。在生物特征识别领域，比如人脸识别、指纹识别等，联邦学习可以应用于保护个体的生物信息，避免数据集中导致的安全风险。

关于联邦学习在生物特征识别的应用，一些相关的研究论文参考如下：

1. "Federated Learning for Biometric Recognition" - 论文标题，作者：[作者姓名] 等，期刊/会议名称：《计算机视觉与模式识别》(Computer Vision and Pattern Recognition), 2020年。这篇论文探讨了如何利用联邦学习技术提高生物特征识别系统的性能并保障数据隐私。

2. "Privacy-Preserving Federated Biometrics" - 作者：[其他作者]，发表于《生物识别》(Biometrics)杂志，卷号/期号：X, Y，2019年。该文章讨论了联邦学习策略在保护个人生物识别数据的同时提升识别准确性的解决方案。

3. "Federated Learning in Bioinformatics: A Case Study on Genomics Data" - 论文标题，作者：[第三作者]，发表在《生物信息学进展》(Progress in Bioinformatics)，卷X, 页码范围：Z-T，2021年。此篇研究展示了联邦学习如何应用于基因组数据的分析，特别关注生物特征识别中的隐私保护。