MATLAB海明距离ROC曲线绘制与等错误率计算系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于海明距离矩阵的ROC曲线自动生成与等错误率计算。系统通过解析类内/类间距离矩阵，自动设定阈值并计算真阳性率与假阳性率，为生物特征识别等领域的性能评估提供标准化分析工具。

详 情 说 明

基于海明距离矩阵的ROC曲线绘制与等错误率(EER)计算系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的生物特征识别系统性能评估工具，专门用于处理基于海明距离的识别算法性能分析。系统通过自动化处理类内距离和类间距离矩阵，生成ROC曲线并计算关键性能指标，为模式识别和生物特征认证系统的评估提供标准化分析流程。

功能特性

• 自动化ROC曲线生成：自动设定阈值参数，计算各阈值下的TPR和FPR值
• 精确EER计算：采用插值方法计算等错误率的精确数值
• 可视化分析：在ROC曲线上直观标记EER点位置
• 全面性能评估：提供AUC面积、最佳阈值等关键性能指标
• 多格式支持：兼容.mat和.csv格式的距离矩阵输入

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备类内海明距离矩阵（N×M维，同类样本距离） - 准备类间海明距离矩阵（P×Q维，不同类样本距离）

1. 运行分析系统：

- 将距离矩阵文件放置在指定输入目录 - 执行主程序启动分析流程

1. 获取分析结果：

- ROC曲线图（PDF/PNG格式） - EER数值报告 - 性能指标汇总表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需的MATLAB工具箱：统计和机器学习工具箱
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与验证、阈值优化遍历算法、ROC曲线坐标计算、等错误率精确插值求解、图形化结果显示以及性能指标综合分析。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现从原始距离矩阵到完整性能评估报告的全自动生成。