Biometrické systémy využívají fyziologických a behaviorálních rysů osob, pro účely uznání. Tyto vlastnosti zahrnují otisky prstů, ruční geometrii, tvář, hlas, duhovka, sítnice, chůzi, podpis, palmového-Print, ucho, atd biometrických systémů, které používají jedinou vlastnost pro uznání (tj unimodálními biometrických systémů) jsou často ovlivněny několika praktické problémy, jako je hlučné dat ze senzorů, non-univerzálnost a / nebo nedostatek rozlišovací způsobilosti biometrického znaku, nepřijatelná mírou chyb a spoof útoky. Multimodální biometrické systémy překonat některé z těchto problémů konsolidace důkazy získané z různých zdrojů. Vědci prokázaly, že používání multimodálních biometrických údajů poskytuje lepší výkon ověřování prostřednictvím unimodálními biometrických údajů. Biometrické fúze může být prováděna na úrovni obrazu, úroveň funkcí, zápas úrovni skóre, rozhodovací úroveň, a hodnosti úrovni.
Vyvinuli jsme multimodální biometrický systém, který efektivně kombinuje otisků prstů, duhovky a uznání dlaně. Vytěžené funkce jsou kombinovány a konečný výsledek je vypočítán pro klasifikaci. Kód byl testován s Casia Iris databáze obrazů verze 1.0 a Casia dlaně, databáze obrazů. Fingerprint databáze používá v našich pokusech byla sbírka otisků prstů odebraných v UPEK výpad čtečky otisků prstů s kapacitním snímačem a USB 2.0 připojení. Databáze je 16 prsty široký a 8 zobrazení na prst hluboké (celkem 128 otisků prstů). , Další biometrické modality jsou k dispozici na vyžádání
Požadavky na :
Matlab
Komentáře nebyl nalezen