提高生物识别系统的选择:一种混合的AHP-neutrosophic模糊TOPSIS方法
Jenisha Rachel1, Ezhilmaran Devarasan1, Asima Razzaque2
1Department of Mathematics, Vellore Institute of Technology, Vellore, 632014, Tamilnadu, India.
BMC research notes
|September 13, 2024
概括
这项研究引入了一种混合方法,使用TOPSIS和AHP与中微镜集来对指纹和面部识别等生物识别系统进行排名. 它有助于根据准确性,安全性和其他关键因素选择最佳的安全认证技术.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 信息安全 信息安全
- 决策科学 决策科学 决策科学
背景情况:
- 生物识别系统对于加强安全性和身份验证至关重要.
- 选择最佳的生物识别系统是具有挑战性的,因为有多种标准和替代方案.
- 现有的方法可能与决策过程中固有的模糊性作斗争.
研究的目的:
- 开发一个强大的框架来对生物识别技术进行排名.
- 为了解决选择最适合生物识别系统的复杂性和不确定性.
- 整合分析层次过程 (AHP) 和以类似于理想解决方案的优先顺序 (TOPSIS) 技术与中性学集合理论.
主要方法:
- 采用了混合多标准决策 (MCDM) 模型.
- 分析层次过程 (AHP) 确定了评估标准的相对权重.
- 根据相似度与理想解决方案的优先顺序 (TOPSIS) 技术在中性学不确定性下对生物识别技术进行了排名.
主要成果:
- 这项研究成功地对七种生物识别技术进行了排名:指纹,面部,虹膜,声音,手脉,手形状和签名.
- 七个关键特征 (准确性,安全性,可接受性,速度,易于收集,普遍性,独特性) 用于评估.
- 拟议的模型为生物识别系统选择提供了一个系统的方法.
结论:
- 混合AHP-TOPSIS中性学方法有效地处理生物识别系统选择中的模两可.
- 该方法为确定特定应用的最佳生物识别技术提供了可靠的框架.
- 该模型的适用性可以扩展到其他需要多标准评估的决策领域.
