Me gustaría preguntar, ¿cuáles son las formas adecuadas de ajustar los umbrales para un sistema biométrico cuando solo tenemos datos de capacitación y pruebas de un solo usuario? Estoy usando el reconocimiento de altavoz, rostro y marcha pero en el escenario de dispositivo móvil. En el escenario móvil, sabemos que siempre tenemos un caso de coincidencia de 1: 1 (podemos ir para la coincidencia de 1: n, pero esto haría que el sistema sea menos utilizable ya que requiere tiempo, y necesitamos conjuntos de datos más grandes y no lo necesitamos). . Por lo tanto, en esta situación, quiero encontrar alguna forma en la que pueda encontrar el umbral a partir de los datos de entrenamiento. y cada vez que obtengo algunos datos de prueba, asumo que estos datos provienen de usuarios genuinos y, luego de la comparación, el umbral básicamente decidió si esa persona es genuina / impostora.