Pengenalan sidik jari Kode sumber MATLAB untuk pengenalan sidik jari berbasis fingercode.
Unduh sekarang

Pengenalan sidik jari Peringkat & Ringkasan

Pengenalan sidik jari Tag

sidik jari microsoft word 2000 film biru malayalam. lib sidik jari Sidik jari Scanner. Sqyog MySQL GUI. Sidik jari tertanam XXX 2G Video Bart Egg Speedy. pointer mouse dari. facebook chatting appl CRC Sidik Jari Pengenalan Wajah Webcam.

Pengenalan sidik jari Keterangan

Iklan Pengenalan sidik jari adalah perangkat lunak rumah dan pendidikan yang dikembangkan oleh Luigi Rosa. Setelah uji coba dan tes kami, perangkat lunak terbukti resmi, aman dan gratis. Berikut adalah deskripsi resmi untuk pengenalan sidik jari: Dengan penipuan identitas dalam masyarakat kita mencapai proporsi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan dengan penekanan yang meningkat pada aplikasi identifikasi pribadi otomatis yang muncul, verifikasi berbasis biometrik, terutama identifikasi berbasis sidik jari, menerima banyak perhatian. Ada dua kekurangan utama dari pendekatan tradisional untuk representasi sidik jari. Untuk sebagian besar populasi, representasi berdasarkan deteksi eksplisit dari struktur punggungan lengkap dalam sidik jari sulit diekstraksi secara otomatis. Representasi berbasis minutiae yang banyak digunakan tidak memanfaatkan komponen signifikan dari informasi diskriminatif yang tersedia dalam sidik jari. Struktur ridge lokal tidak dapat ditandai dengan minutiae. Selanjutnya, pencocokan berbasis minutiae mengalami kesulitan dalam dengan cepat mencocokkan dua gambar sidik jari yang berisi berbagai titik minutiae yang tidak terdaftar. Algoritma berbasis filter yang diusulkan menggunakan filter Bank Gabor untuk menangkap detail lokal dan global dalam sidik jari sebagai fingercode panjang tetap yang ringkas. Pencocokan sidik jari didasarkan pada jarak Euclidean antara dua fingercodes yang sesuai dan karenanya sangat cepat. Kami dapat mencapai akurasi verifikasi yang hanya sedikit lebih rendah dari hasil terbaik algoritma berbasis minutiae yang diterbitkan dalam literatur terbuka. Sistem kami berkinerja lebih baik daripada sistem berbasis minutiae canggih ketika persyaratan kinerja sistem aplikasi tidak menuntut tingkat penerimaan palsu yang sangat rendah. Akhirnya, kami menunjukkan bahwa kinerja yang cocok dapat ditingkatkan dengan menggabungkan keputusan para pemilih berdasarkan informasi sidik jari pelengkap (berbasis minutiae dan berbasis filter). Ketentuan Indeks: Biometrik, Fingercode, Sidik Jari, Pola Aliran, Filter Gabor, Pencocokan, Tekstur, Verifikasi.

Pengenalan sidik jari Perangkat Lunak Terkait