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Wireless Personal Communications
Erschienen in: Wireless Personal Communications 1/2018

07.11.2017

Multimodal Biometric Authentication Algorithm Using Iris, Palm Print, Face and Signature with Encoded DWT

verfasst von: E. Sujatha, A. Chilambuchelvan

Erschienen in: Wireless Personal Communications | Ausgabe 1/2018

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Abstract

A multimodal biometric system is applied to recognize individuals as authentication, identification and verification for claimed identity. Multimodal biometrics increases the security level accuracy, spoof of attacks, noise in collected data, intra-class variations, inter-class variations, non universality etc. In this paper a multi modal biometric algorithm is designed by integrating iris, palm print, face and signature based on encoded discrete wavelet transform for image analysis and authentication. Multi level wavelet based fusion approach is applied, integrated and encoded into single composite image for matching decision. It reduces the memory size, increases the recognition accuracy and ERR using multimodal biometric approach when compared to individual biometric traits. The complexity of fusion and the reconstruction algorithm is suitable for many real time applications.
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Metadaten
Titel
Multimodal Biometric Authentication Algorithm Using Iris, Palm Print, Face and Signature with Encoded DWT
verfasst von
E. Sujatha
A. Chilambuchelvan
Publikationsdatum
07.11.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Personal Communications / Ausgabe 1/2018
Print ISSN: 0929-6212
Elektronische ISSN: 1572-834X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11277-017-5034-1

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