数据集概述
本数据集围绕生物特征的时间持久性评估方法展开，引入组内相关系数（ICC）作为单一生物特征稳定性的指标，适用于区间或比率尺度且近似正态分布的特征，需每个受试者测试2次及以上。通过14个数据集验证，选择高ICC的稳定特征可提升生物识别性能，包括Rank-1识别率和等错误率等指标。
文件详解
- 文件名称：DataForUpload.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含支持生物特征时间持久性评估研究的相关数据，涉及14个数据集（1个合成、8个眼动相关、2个步态相关、2个面部识别相关、1个脑结构相关），用于计算组内相关系数（ICC）及验证生物识别性能指标（如Rank-1识别率、等错误率）。
数据来源
论文“Method to assess the temporal persistence of potential biometric features: application to oculomotor, gait, face and brain structure databases”
适用场景
- 生物特征稳定性研究：使用组内相关系数（ICC）评估眼动、步态、面部、脑结构等生物特征的时间持久性。
- 生物识别系统特征选择：通过ICC筛选高稳定性特征，优化生物识别系统的Rank-1识别率和等错误率性能。
- 生物识别算法优化：分析高ICC特征对生物识别性能的提升机制，指导算法设计与参数调整。
- 生物特征数据库性能验证：验证不同类型生物特征数据库中特征稳定性与识别性能的关联。
