MATLAB实现的基于海明距离ROC曲线与等错误率计算系统

资 源 简 介

本项目提供基于海明距离的生物特征识别性能评估工具，能够自动绘制ROC曲线并计算等错误率（EER）等关键指标，适用于模式识别系统的性能分析与优化。

详 情 说 明

基于海明距离的ROC曲线绘制与等错误率计算系统

项目介绍

本项目实现一个基于海明距离分析的生物特征识别性能评估系统。系统通过接收类内和类间海明距离矩阵，自动绘制ROC曲线，并计算等错误率(EER)等关键性能指标。系统依据模式识别中的ROC分析原理，能够有效评估生物特征识别系统的识别性能。

功能特性

• 海明距离矩阵分析：支持类内和类间海明距离矩阵的输入和处理
• ROC曲线自动绘制：根据距离数据自动生成完整的ROC曲线图
• 等错误率自动计算：精确计算等错误率(EER)并标记在曲线上
• 性能评估报告：提供AUC值、EER点标记等详细性能指标
• 参数灵活配置：支持阈值范围、步长等参数的自定义设置
• 多格式输出：支持图形报告和详细数据表格输出

使用方法

1. 准备输入数据：

- 类内海明距离矩阵（对称矩阵） - 类间海明距离矩阵（全矩阵） - 可选：阈值参数设置（阈值范围、步长等）

1. 运行系统：

- 执行主程序文件 - 系统将自动处理数据并生成结果

1. 查看输出结果：

- ROC曲线图（包含坐标轴、图例等） - 等错误率(EER)数值结果 - 性能评估报告（包含AUC值、EER点标记等） - 可选的详细数据表格输出

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据输入验证、距离矩阵分析处理、ROC曲线绘制算法、等错误率计算逻辑、性能指标评估以及结果输出生成等主要模块。该文件负责整个系统的流程控制和功能协调，确保从数据输入到结果输出的完整处理流程正确执行。