I sistemi biometrici fanno uso delle caratteristiche fisiologiche o comportamentali degli individui, per il riconoscimento. Queste caratteristiche includono le impronte digitali, a mano a geometria, volto, voce, iris, della retina, andatura, firma, palm-stampa, orecchio, ecc sistemi biometrici che utilizzano un unico tratto di riconoscimento (ad esempio, i sistemi biometrici unimodali) sono spesso affetti da diversi problemi pratici come dati rumorosi sensori, non universalità e / o mancanza di carattere distintivo del carattere biometrico, tassi di errore inaccettabili, e attacchi spoofing. Sistemi biometrici multimodali superare alcuni di questi problemi, consolidando le prove ottenute da fonti diverse. I ricercatori hanno dimostrato che l'uso della biometria multimodale offre prestazioni di autenticazione meglio su biometria unimodali. La fusione biometrica può essere eseguita a livello di immagine, livello di funzionalità, pareggio partita, livello di decisione, e il livello di rango.
Abbiamo sviluppato un sistema biometrico multimodale che combina efficacemente impronte digitali, iride e il riconoscimento dell'impronta palmare. Caratteristiche estratte vengono combinati e un punteggio finale viene calcolato per la classificazione. Codice è stato testato con CASIA Iris database di immagini Versione 1.0 e CASIA Palmprint database di immagini. Database di impronte digitali utilizzato nei nostri esperimenti era una raccolta di immagini di impronte digitali scattate con un lettore di impronte digitali UPEK colpo con sensore capacitivo e la connessione USB 2.0. Database è di 16 dita di larghezza e 8 impressioni al dito profonde (totalmente 128 impronte digitali). . Altre modalità biometrici sono disponibili su richiesta
Requisiti :
Matlab
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