Multimodal biyometrik tanıma Bireylerin biyometrik özelliklerini tanımak için MATLAB kaynak kodunu alın.
Şimdi İndirin

Multimodal biyometrik tanıma Sıralama ve Özet

Multimodal biyometrik tanıma Etiketler

Multimodal biyometrik tanıma Açıklama

Biyometrik sistemler, bireylerin fizyolojik veya davranışsal özelliklerini, tanıma amaçlıdır. Bu özellikler, parmak izlerini, el-geometrisi, yüz, ses, iris, retina, yürüyüş, imza, palmiye baskı, kulak vb. İçerir. Tanıma için tek bir özelliği kullanan biyometrik sistemler (yani, uniModal biyometrik sistemler) genellikle birkaç kişiden etkilenir. Gürültülü sensör verileri, evrensellik olmayan ve / veya biyometrik özelliklerin ayırt edici eksikliği, kabul edilemez hata oranları ve parodi saldırıları gibi pratik problemler. Multimodal biyometrik sistemler, farklı kaynaklardan elde edilen kanıtları pekiştirerek bu sorunların bazılarının üstesinden gelir. Araştırmacılar, multimodal biyometrik kullanımının, unimodal biyometriler üzerinde daha iyi bir kimlik doğrulama performansı sağladığını göstermiştir. Biyometrik füzyon görüntü seviyesinde, özellik seviyesinde, maç skoru seviyesi, karar seviyesi ve rütbe seviyesinde yapılabilir. Parmak izini, IRIS ve PALMPRINT tanıma verimli bir şekilde birleştiren multimodal bir biyometrik sistem geliştirdik. Çıkarılan özellikler birleştirilir ve sınıflandırma için son bir puan hesaplanır. Kod Casia Iris Image Veri Tabanı versiyonu 1.0 ve Casia PalmPrint Image veritabanı ile test edilmiştir. Deneylerimizde kullanılan parmak izi veritabanı, kapasitif sensör ve USB 2.0 bağlantısı olan bir UPEK kaydırma parmak izi okuyucu ile çekilen parmak izi görüntülerinin bir koleksiyonuydu. Veritabanı 16 parmak geniş ve parmak başına 8 izlentidir (tamamen 128 parmak izi). İstek üzerine diğer biyometrik yöntemler mevcuttur.

Multimodal biyometrik tanıma İlgili Yazılım