G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/00 (2006.01) G06K 9/62 (2006.01)
Patent
CA 2649342
Clustering biometric templates is performed by determining fiduciary templates and cluster seed templates, both from a gallery of biometric templates. Similarity vectors are formed by comparing members of the cluster seed templates to the fiduciary templates. The gallery is then partitioned into clusters based upon the similarity vectors, and the clusters are populated from the remainder of the gallery. Partitioning may be performed by a classifier that implements a supervised machine learning algorithm that is trained with the similarity vectors, such as a multi-decision tree classification system. Matching may be accommodated by accessing a probe template, determining a cluster neighborhood for the probe template, and searching the cluster neighborhood to determine whether the gallery includes a match corresponding to the probe template. The same similarity metric is used both to partition a gallery into clusters, and in matching a probe template to the so-clustered gallery.
L'invention concerne le regroupement de modèles biométriques réalisé en déterminant des modèles fiduciaires et des modèles de graines de groupe, les deux à partir d'une galerie de modèles biométriques. Des vecteurs de similarité sont formés en comparant des éléments des modèles de graines de groupe aux modèles fiduciaires. La galerie est ensuite divisée en groupes sur la base des vecteurs de similarité, et les groupes sont garnis à partir du reste de la galerie. Une division peut être réalisée par un classificateur qui met en AEuvre un algorithme d'apprentissage automatique supervisé qui est préparé avec les vecteurs de similarité, tel qu'un système de classification par arbre à décision multiple. Un rapprochement peut être géré en accédant à un modèle de sonde, déterminant un voisinage de groupe pour le modèle de sonde, et recherchant dans le voisinage de groupe pour déterminer si la galerie comprend un rapprochement correspondant au modèle de sonde. La même métrique de similarité est utilisée à la fois pour diviser une galerie en groupes et rapprocher un modèle de sonde de la galerie ainsi groupée.
4
R. William Wray & Associates
Unisys Corporation
LandOfFree
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