বায়োমেট্রিক সিস্টেমের স্বীকৃতি উদ্দেশ্যে, ব্যক্তি শারীরবৃত্তীয় বা আচরণগত বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করতে. এই বৈশিষ্ট্যগুলো প্রায়ই বিভিন্ন দ্বারা প্রভাবিত হয় আঙ্গুলের ছাপ, হাতে জ্যামিতি, মুখ, ভয়েস, রামধনু, রেটিনা, চলাফেরা, স্বাক্ষর, খেজুর মুদ্রণ, কান, ইত্যাদি স্বীকৃতি (অর্থাৎ, unimodal বায়োমেট্রিক সিস্টেম) জন্য একটি একক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে বায়োমেট্রিক সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত সশব্দ সেন্সর তথ্য, অ সার্বজনীনতা এবং / অথবা বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য, অগ্রহণযোগ্য ত্রুটি হার অসাধারণতা অভাব, এবং প্রতারণা হামলার মত ব্যবহারিক সমস্যা. মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেম বিভিন্ন সূত্র থেকে প্রাপ্ত প্রমাণ সংহত করে এই সমস্যার কিছু অভিভূত. গবেষকরা মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক্স ব্যবহার unimodal বায়োমেট্রিক্স উপর ভাল প্রমাণীকরণ কর্মক্ষমতা উপলব্ধ দেখানো হয়েছে. বায়োমেট্রিক লয় ইমেজ স্তর, বৈশিষ্ট্য স্তর, ম্যাচের স্কোর স্তর, সিদ্ধান্ত স্তর, এবং র্যাঙ্ক পর্যায়ে সম্পাদন করা হতে পারে.
আমরা দক্ষতার ফিঙ্গারপ্রিন্ট, রামধনু এবং palmprint স্বীকৃতি সম্মিলন একটি মাল্টিমোডাল বায়োমেট্রিক সিস্টেম উন্নত. নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্য একত্রিত করা হয় এবং একটি ফাইনাল স্কোর শ্রেণীবিভাগ জন্য নির্ণিত হয়. কোড Casia আইরিস ছবি ডাটাবেস সংস্করণ 1.0 এবং Casia Palmprint চিত্র ডাটাবেস সঙ্গে পরীক্ষা করা হয়েছে. আমাদের পরীক্ষায় ব্যবহৃত আঙুলের ছাপ ডাটাবেস ক্যাপাসিটিভ সেন্সর এবং ইউএসবি 2.0 সংযোগ সহ একটি UPEK ধুমধাড়াক্কা ফিঙ্গারপ্রিন্ট রিডার সঙ্গে নেওয়া ফিঙ্গারপ্রিন্ট ছবি একটি সংগ্রহ ছিল. ডাটাবেস ব্যাপী 16 আঙ্গুলের এবং আঙুল প্রতি 8 ইমপ্রেশন গভীর (সম্পূর্ণ 128 আঙ্গুলের ছাপ) হয়. . অন্যান্য বায়োমেট্রিক মিলিত ভাবে গড়ে তোলা অনুরোধ উপলব্ধ
আবশ্যক
মতলব
পাওয়া মন্তব্যসমূহ না