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Neural Computing and Applications
Erschienen in: Neural Computing and Applications 1/2009

01.01.2009 | Original Article

A multi-matcher system based on knuckle-based features

verfasst von: Loris Nanni, Alessandra Lumini

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 1/2009

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Abstract

We describe a new multi-matcher biometric approach, using knuckle-based features extracted from the middle finger and from the ring finger, with fusion applied at the matching-score level. The features extraction is performed by Radon transform and by Haar wavelet, then these features are transformed by non-linear Fisher transform. Finally, the matching process is based on Parzen window classifiers. Moreover, we study a method based on tokenised pseudo-random numbers and user specific knuckle features. The experimental results show the effectiveness of the system in terms of equal error rate (EER) (near zero equal error rate).
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Fußnoten
1
Implemented as in the function adapthisteq.m of matlab 7.0 image processing toolbox.
 
3
window width parameter = 1.
 
4
Implemented as in the function adapthisteq.m and imadjust.m of matlab 7.0 image processing toolbox.
 
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Metadaten
Titel
A multi-matcher system based on knuckle-based features
verfasst von
Loris Nanni
Alessandra Lumini
Publikationsdatum
01.01.2009
Verlag
Springer-Verlag
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 1/2009
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-007-0160-4

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