MATLAB BiometricSimilarityROCCurveGenerator：生物特征识别ROC曲线分析工具

资 源 简 介

本项目通过输入相似度矩阵，自动计算不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR），生成用于评估生物特征识别系统（如指纹、人脸识别）性能的ROC曲线数据点，帮助用户快速分析系统准确性与可靠性。

详 情 说 明

BiometricSimilarityROCCurveGenerator

项目介绍

本项目是一个用于生物特征识别系统性能评估的MATLAB工具，能够根据输入的相似度矩阵和真实标签自动生成ROC曲线的数据点及相关评估指标。该工具适用于指纹、人脸、虹膜等各种生物特征识别算法的离线评估，通过系统性地分析不同阈值下的识别性能，为模型优化提供量化依据。

功能特性

• ROC曲线数据生成：基于相似度矩阵和身份标签，计算不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）
• 关键性能指标计算：自动计算曲线下面积（AUC）、等错误率（EER）和最佳操作阈值
• 自适应阈值处理：支持自定义阈值步长，也可自动适配数据分布进行智能采样
• 可视化输出：可选生成标准ROC曲线图形，便于结果直观展示
• 大规模数据优化：采用高效算法设计，支持大规模生物特征数据集的快速处理

使用方法

基本调用

% 输入相似度矩阵和标签向量 similarity_matrix = ...; % N×N对称相似度矩阵 true_labels = ...; % 长度为N的身份ID向量

% 生成ROC曲线数据和分析结果 [roc_data, metrics] = main(similarity_matrix, true_labels);

高级选项

% 指定阈值步长参数 options.threshold_step = 0.01; [roc_data, metrics, fig_handle] = main(similarity_matrix, true_labels, options);

输出结果

• roc_data: 包含FPR、TPR和阈值数组的结构体
• metrics: 包含AUC、EER和最佳阈值的评估指标结构体
• fig_handle: ROC曲线图形句柄（可选）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模矩阵时建议8GB+）

文件说明

主程序文件整合了相似度矩阵验证、正负样本对提取、阈值动态分割、分类统计计算等核心功能，通过系统化的阈值扫描策略生成ROC曲线坐标序列，同时实现性能指标的多维度评估与图形化展示能力。程序采用模块化设计确保计算精度与效率的平衡，支持大规模生物特征数据的批量处理需求。