MATLAB生物特征识别性能评估工具：DET曲线与等错误率(EER)计算系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的生物特征识别系统性能评估解决方案，实现检测错误权衡曲线(DET)的自动绘制和等错误率(EER)的精确计算。通过分析不同阈值下的误拒率和误识率，为信号检测算法提供直观的性能对比和优化依据。

详 情 说 明

基于MATLAB的检测错误权衡曲线与等错误率计算系统

项目介绍

本项目是一个专业的生物特征识别和信号检测系统性能评估工具，实现了检测错误权衡曲线绘制和等错误率计算两大核心功能。系统通过分析正负样本匹配得分数据，自动生成标准的DET曲线并精确计算EER值，为语音识别、指纹验证、人脸识别等生物特征识别系统提供可靠的性能评估指标。

功能特性

• DET曲线绘制：基于阈值扫描算法，计算不同阈值下的误拒率和误识率，在双对数坐标系下生成标准检测错误权衡曲线
• 等错误率计算：采用优化算法自动寻找FAR=FRR的平衡点，精确计算等错误率值
• 多格式支持：兼容多种评分数据格式，提供灵活的数据输入接口
• 可视化分析：生成直观的性能曲线图，支持图形导出和自定义设置
• 详细报告：输出包含最佳阈值点、性能参数表格的完整评估报告
• 数据导出：支持CSV格式的性能数据导出，便于后续分析处理

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 正样本匹配得分数组（真实匹配对象的相似度得分） - 负样本匹配得分数组（非匹配对象的相似度得分）

1. 设置参数（可选）：

- 阈值范围：自定义阈值扫描范围，默认使用得分数据全域 - 分辨率：DET曲线点数密度，默认1000个阈值点

1. 运行系统：

- 执行主程序，系统自动计算并生成结果

1. 获取输出结果：

- DET曲线图（双对数坐标下的FRR-FAR关系曲线） - 等错误率值（精确到小数点后4位） - 性能评估报告（最佳阈值点、FRR/FAR对应表） - 可导出的CSV格式数据文件

示例代码

% 载入正负样本得分数据 genuine_scores = [0.85, 0.92, 0.78, 0.88, 0.95]; % 正样本得分示例 impostor_scores = [0.15, 0.28, 0.35, 0.42, 0.19]; % 负样本得分示例

% 运行性能评估系统 main(genuine_scores, impostor_scores);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- 统计和机器学习工具箱 - 图像处理工具箱（用于图形输出）

• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据预处理、阈值优化计算、曲线生成和结果输出的完整功能链。具体包含得分数据的归一化处理、基于概率分布的阈值扫描算法、误拒率与误识率的精确计算、双对数坐标系的曲线绘制优化、等错误率平衡点的自动寻优算法，以及可视化界面和报告文件的生成能力。