| संस्करण | 1.0 |
|---|---|
| प्रकाशक | Luigi Rosa |
| जारी मिति | २०१२ नोभेम्बर ७ |
| मिति थपियो | २०१२ नोभेम्बर ७ |
| ओएस आवश्यकताहरू | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| आवश्यकताहरु | Matlab |
| कुल डाउनलोड | ६९८ |
| मूल्य | Free |
वर्णन
बायोमेट्रिक प्रणालीहरूले पहिचान उद्देश्यका लागि व्यक्तिहरूको शारीरिक वा व्यवहारिक विशेषताहरूको प्रयोग गर्दछ। यी विशेषताहरूमा औंठाछाप, हात-ज्यामिति, अनुहार, आवाज, आइरिस, रेटिना, चाल, हस्ताक्षर, हत्केला-छाप, कान, इत्यादि समावेश छन्। बायोमेट्रिक प्रणालीहरू जसले पहिचानको लागि एकल विशेषता प्रयोग गर्दछ (अर्थात, यूनिमोडल बायोमेट्रिक प्रणालीहरू) प्रायः धेरैबाट प्रभावित हुन्छन्। व्यावहारिक समस्याहरू जस्तै शोर सेन्सर डेटा, गैर-सार्वभौमिकता र/वा बायोमेट्रिक विशेषताको विशिष्टताको कमी, अस्वीकार्य त्रुटि दरहरू, र स्पूफ आक्रमणहरू। मल्टिमोडल बायोमेट्रिक प्रणालीहरूले विभिन्न स्रोतहरूबाट प्राप्त प्रमाणहरू सुदृढ गरेर यी केही समस्याहरूलाई पार गर्दछ। अन्वेषकहरूले देखाउँछन् कि बहुविध बायोमेट्रिक्सको प्रयोगले यूनिमोडल बायोमेट्रिक्स भन्दा राम्रो प्रमाणीकरण प्रदर्शन प्रदान गर्दछ। बायोमेट्रिक फ्यूजन छवि स्तर, सुविधा स्तर, म्याच स्कोर स्तर, निर्णय स्तर, र श्रेणी स्तर मा प्रदर्शन गर्न सकिन्छ।
हामीले फिंगरप्रिन्ट, आइरिस र पामप्रिन्ट पहिचानलाई प्रभावकारी रूपमा संयोजन गर्ने बहुविध बायोमेट्रिक प्रणाली विकास गरेका छौं। निकालिएका सुविधाहरू संयुक्त छन् र वर्गीकरणको लागि अन्तिम स्कोर गणना गरिन्छ। कोड CASIA Iris छवि डाटाबेस संस्करण 1.0 र CASIA Palmprint छवि डाटाबेससँग परीक्षण गरिएको छ। हाम्रो प्रयोगहरूमा प्रयोग गरिएको फिंगरप्रिन्ट डाटाबेस क्यापेसिटिव सेन्सर र USB 2.0 जडानको साथ UPEK स्वाइप फिंगरप्रिन्ट रिडरको साथ लिइएको फिंगरप्रिन्ट छविहरूको संग्रह थियो। डाटाबेस 16 औंला चौडा र 8 छाप प्रति औंला गहिरो छ (पूर्ण रूपमा 128 औंठाछापहरू)। अन्य बायोमेट्रिक मोडालिटीहरू अनुरोधमा उपलब्ध छन्।
