【指纹识别系统】数据集收集与测试用例说明

成稿日期：2023年11月10日 2023年11月10日08:48:06

基于多次录入指纹生成的指纹系别系统，通常用于手机验证解锁付款。基于机器学习系统构成基础的构建要素，下面给出三个基本环节。录入指纹收集生物识别信息，生成身份识别模型，用例测试与验证三个基本环节。

首先，基于算法上的数据集收集是这样的，以不产生过拟合与欠拟合的模型为最终标准目标，能抵御可预测的环境干扰作为附加条件。构造一个身份识别模型，指纹就需要用同一个手指随意随机的放在手机的指纹识别模块上，要么识别模块不够灵敏，要么芯片的底层逻辑错误，这都不是事。

其次，身份模型是本地存储的个人密钥，遵循密码学原理与网络互连授信原则，介入大数据与数据中心的前提条件是足够云安全。

最终测试用例需要大范围多人次提供大数据集来测试该指纹识别系统是否足够鲁棒性与可靠性，这是基于大数定理下的期望值来判断最终硬件与软件算法的可用性。

致谢单位：

小米科技、米哈游科技、微软中国、Android 研发部门。

鸣谢单位：

广西民族大学、广西大学、清华大学、武汉大学、北京大学、上海交通工大学附属瑞金医院