Biometriese stelsels maak gebruik van die fisiologiese of gedrags eienskappe van individue, vir erkenning doeleindes. Hierdie eienskappe sluit vingerafdrukke, hand-meetkunde, gesig, stem, iris, retina, gang, handtekening, palm-druk, oor, ens Biometriese stelsels wat gebruik 'n enkele eienskap vir erkenning (dws, unimodal biometriese stelsels) is dikwels beïnvloed deur verskeie praktiese probleme soos raserige sensor data, nie-universaliteit en / of 'n gebrek aan eiesoortigheid van die biometriese kenmerk, onaanvaarbaar fout tariewe, en spoof aanvalle. Modale biometriese stelsels oorkom sommige van hierdie probleme deur die konsolidasie van die getuienis wat verkry uit verskillende bronne. Navorsers het getoon dat die gebruik van multi-modale biometrie bied beter verifikasie prestasie oor unimodal biometrie. Biometriese fusion uitgevoer kan word op die beeld vlak, funksie vlak, wedstryd telling vlak, besluit vlak, en rang vlak.
Ons het 'n multimodale biometriese stelsel wat doeltreffend kombineer vingerafdruk, iris en handpalm druk erkenning. Die jong funksies gekombineer en 'n finale telling word bereken vir klassifikasie. Kode is getoets met CASIA Iris Image Database Weergawe 1.0 en CASIA handpalm Druk Image databasis. Vingerafdruk databasis gebruik word in ons eksperimente was 'n versameling van vingerafdruk beelde geneem met 'n UPEK swipe vingerafdruk-leser met kapasitiewe sensor en USB 2.0 verbinding. Databasis is 16 vingers wyd en 8 indrukke per vinger diep (totaal 128 vingerafdrukke). . Ander biometriese modaliteite is op aanvraag beskikbaar
Vereistes :
Matlab
Kommentaar nie gevind