sisteme biometrice face uz de trăsăturile fiziologice sau comportamentale ale persoanelor fizice, în scopuri de recunoaștere. Aceste trăsături includ amprentele, mână-geometrie, fata, voce, iris, retină, mers, semnătură, de palmier-print, ureche, etc sisteme biometrice care folosesc un singur trăsătură de recunoaștere (de exemplu, sisteme biometrice unimodale) sunt adesea afectate de mai multe probleme practice, cum ar fi date de zgomot senzor, non-universalitate și / sau lipsa caracterului distinctiv al trăsăturii biometric, ratele de eroare inacceptabile, și atacuri spoof. Sisteme biometrice multimodale depăși unele dintre aceste probleme prin consolidarea probele obținute din diferite surse. Cercetatorii au demonstrat că utilizarea datelor biometrice multimodale oferă o performanță de autentificare mai bun asupra datelor biometrice unimodale. Fuziune biometrice pot fi efectuate la nivel de imagine, nivel facilitate, meci scor nivel, nivel decizie, și la nivel rang.
Am dezvoltat un sistem biometric multimodal, care combina eficient de amprente digitale, iris și recunoașterea amprentelor palmare. Caracteristici extrase sunt combinate și un scor final este calculat pentru clasificare. Codul a fost testat cu CASIA Iris imagine Database Versiunea 1.0 și CASIA imaginii amprentei palmare bază de date. Bază de date de amprente utilizate în experimentele noastre a fost o colecție de imagini de amprente digitale luate cu o UPEK bețivan cititor de amprente cu senzor capacitiv și conectare USB 2.0. Baza de date este de 16 degete lățime și 8 afișări pe deget profunde (total 128 de amprente digitale). . Alte modalități biometrice sunt disponibile la cerere
Cerințe :
Matlab
Comentariile nu a fost găsit