Systemy biometryczne wykorzystania fizjologicznych lub behawioralnych cech fizycznych, do celów uznania. Cechy te obejmują także odciski palców, geometrię dłoni, twarzy, głosu, tęczówki, siatkówki, chód, podpis, odcisk dłoni, uszu itp systemów biometrycznych, które używają jednego cechę uznania (tj unimodalny systemów biometrycznych) są często dotknięte przez kilka problemy praktyczne, takie jak dane z czujników, głośnych braku powszechności i / lub braku charakteru odróżniającego cechą biometryczną, niedopuszczalne poziomy błędów oraz atakami sfałszować. Multimodalne systemy biometryczne rozwiązać niektóre z tych problemów poprzez konsolidację dowody uzyskane z różnych źródeł. Badania wykazały, że stosowanie multimodalnych biometrycznych, zapewnia lepszą wydajność uwierzytelnienia przez jednomodalny dane biometryczne. Fuzja biometryczne mogą być wykonywane na poziomie obrazu, poziomie fabularnym, wynik meczu, poziom poziomie decyzyjnym, a poziomem rankingu.
Opracowaliśmy multimodalnego systemu biometrycznego, który skutecznie łączy linii papilarnych, tęczówki i uznanie Palmprint. Wydobyte elementy są łączone i końcowy wynik jest obliczany klasyfikacji. Kod został przetestowany z Casia Iris bazy danych obrazu w wersji 1.0 i Casia Palmprint bazy danych obrazu. Odcisków palców w bazie używane w naszych eksperymentach był zbiór odcisków palców wykonanych z machnięcia czytnik linii papilarnych UPEK z czujnika pojemnościowego i połączenie USB 2.0. Baza danych to 16 i 8 szerokości palców odciski na palec głębokie (w sumie 128 odciski palców). . Inne sposoby biometryczne są dostępne na zamówienie
Wymagania :
Matlab
Komentarze nie znaleziono