ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ КОНСОЛИДИРУЮЩЕГО РЕШЕНИЯ В БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

Работа посвящена строгому решению задачи параметрической оптимизации структуры консолидирую-щего классификационного решения для ансамбля независимых классификаторов. Оптимизированное консолидирующее решение обеспечивает минимум классификационной ошибки для экспоненциальной функции потерь. Свой-ства предложенного решения строго доказаны. Решаемая задача имеет актуальное практическое приложение в муль-тимодальных биометрических системах идентификации личности, когда консолидирующее идентификационное ре-шение принимается по результатам независимых решений идентификационной задачи ансамблем мономодальных классификаторов, имеющих различные показатели эффективности функционирования. Также актуально использова-ние предложенного подхода в мультимодальных системах мониторинга протяженных объектов при решении задачи классификации типа угрозы, по данным пространственно распределенной сети датчиков различной физической природы, которые характеризуются различными показателями точности измерения. Предложенное решение легко реа-лизуется на практике и органично имплементируется в реально функционирующие системы. Имитационное модели-рование предложенного подхода проводилось на специально сформированной бимодальной биометрической базе данных. Результаты имитационного моделирования показали высокую практическую эффективность предложенного метода.