分数布谷鸟搜索优化：高识别率指节纹识别系统

"这篇研究论文探讨了如何使用分数布谷鸟搜索优化方法开发高识别率的指节指纹（FKP）系统。论文中提出了一种基于分数理论的特征级融合方案，即分数布谷鸟搜索算法（FCS），用于提高生物识别系统的性能。通过HOG方法提取左、右指数指关节的特征，然后使用FCS算法找到最佳权重进行特征融合。该系统在多层SVM分类器的支持下，以误接受率（FAR）、误拒绝率（FRR）和等错误率（EER）为指标，对性能进行了评估，并实现了98.97%的高准确率。" 在这篇研究中，指节指纹被确认为一种新型且具有潜力的生物识别技术。通常，为了提升生物识别系统的性能，需要在同一模态内整合多个识别实例。论文的核心创新在于应用了分数理论来设计一个特征级融合策略，即分数布谷鸟搜索优化算法。布谷鸟搜索（Cuckoo Search）是一种启发式全局优化算法，灵感来源于布谷鸟的寄生行为，而“分数”版本则引入了非整数阶微积分概念，以改进搜索效率和精度。 特征提取是生物识别系统的关键步骤。在此研究中，采用Histogram of Oriented Gradients（HOG）算法来提取个体左、右指数指关节的特征。HOG是一种强大的计算机视觉方法，能够有效捕捉图像中的边缘和形状信息。这些特征向量随后通过最佳权重分数选择融合，权重由FCS算法确定，确保了特征的有效组合。 评价生物识别系统性能的重要指标包括误接受率（FAR）、误拒绝率（FRR）以及等错误率（EER）。FAR表示将非匹配样本误认为匹配样本的概率，而FRR则是将匹配样本误识别为非匹配样本的概率。EER是FAR与FRR相等时的错误率，常用来衡量系统的平衡性能。通过在多层支持向量机（SVM）分类器上运行，研究者能够全面评估所提系统的性能。SVM是一种强大的分类工具，尤其适用于小样本量的分类问题。 实验结果显示，提出的FCS优化系统在识别准确率上达到了98.97%，这表明该方法在提高生物识别效率和准确性方面具有显著优势。这一成果对于未来生物识别技术的发展，特别是在指节指纹识别领域，具有重要的理论和实践意义。