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

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。

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。

% 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);

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

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。