研究人员介绍不同的手的个人数据库,获得使用定制的硬件设置。数据库包含四个生物特征:背静脉,手腕静脉,手掌静脉,和棕榈的同一个人,使多通道生物认证探索创建spoof-proof授权系统。4生物识别技术都使用单一硬件设备。
文摘
“生物认证是其中一个最令人兴奋的地区安全的时代。生物认证理想的过程是指识别或验证用户通过生理和行为测量使用安全流程。多通道生物识别技术要优于单峰生物识别技术将多通道生物识别技术的防御性质。本研究引入了一个独特的个人数据库,这是获得使用定制的硬件设置。数据库包含四个生物特征:背静脉,手腕静脉,手掌静脉,和棕榈的同一个人,使多通道生物认证探索创建spoof-proof授权系统。所有四个生物识别技术使用单一硬件设备捕获。照明的静脉突出显示的红外(IR)发光二极管(led)和互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器是用来捕捉静脉图像。同样,手掌地区同样明亮的白色led的数组,和手掌打印使用CMOS图像传感器捕获。CMOS传感器结构简单,使用一个相机。共有308名参与者被包含在数据库中,导致8336独特的双手手静脉和棕榈打印图像。 Compared the captured database with the existing databases such as PUT, FYO, VERA, and Bosphorus in terms of availability of the traits, number of subjects, total number of images, number of sessions, and gender. Preliminary experiments were conducted on the self-acquired database using an open-source software package named “Orange”. Various performance parameters were measured to construct a cost-effective authentication system. The classification accuracy obtained in k nearest neighbor (kNN), random forest (RF), support vector machine (SVM), neural network (NN), gradient boosting (GB), and logistic regression (LR) algorithms at a 70% learning rate are 99.8%, 99%, 99.8%, 99.8%, 97.7%, and 99.8%, respectively.”
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Bharath m R。和k·a·Radhakrishna饶
电子与通信工程系、PES工程学院Mandya,卡纳塔克邦,571401年,印度。
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