מערכות ביומטרי לעשות שימוש בתכונות הפיזיולוגיות או התנהגות של יחידים, למטרות זיהוי. תכונות אלה כוללות טביעות אצבעות, יד-גיאומטריה, פנים, קול, קשתית, רשתית, הליכה, חתימה, כף-הדפסה, אוזן, וכו 'מערכות ביומטריים המשתמשות בתכונה יחידה להכרה (כלומר, מערכות יומטרי unimodal) מושפעים לעתים כמה בעיות מעשיות כמו נתונים רועשים חיישן, שאינו אוניברסליים ו / או חוסר ייחודו של התכונה ביומטרי, שיעורי שגיאה בלתי מתקבלים על הדעת, והתקפות לזייף. מערכות יומטרי Multimodal להתגבר על כמה מבעיות אלה על ידי איחוד הראיות שהושגו ממקורות שונים. חוקרים הראו כי השימוש בביומטריה multimodal מספק אימות ביצועים טובים יותר על ביומטריה unimodal. היתוך ביומטרי יכול להתבצע ברמת תמונה, רמת תכונה, רמת ציון התאמה, רמת החלטה, ורמת דרגה.
פיתחנו מערכת ביומטרי multimodal המשלבת ביעילות טביעות אצבע, קשתית והכרת palmprint. תכונות שחולצו בשילוב וציון סופי מחושב לצורך הסיווג. קוד נבדק עם מסד נתונים תמונת CASIA איריס גרסה 1.0 ומסד נתוני תמונת CASIA Palmprint. מסד נתוני טביעות אצבע המשמשים בניסויים שלנו היה אוסף של תמונות שצולמו עם טביעת אצבע קוראת טביעות אצבע לסחוב UPEK עם חיישן וחיבור USB 2.0 קיבולי. מסד הנתונים הוא 16 אצבעות רחבות ו8 הופעות לאצבע (לחלוטין 128 טביעות אצבעות) עמוקות. . שיטות יומטרי אחרות זמינות על פי בקשה
דרישות :
Matlab
תגובות לא נמצא