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Wireless Personal Communications

Multimodal of Ear and Face Biometric Recognition Using Adaptive Approach Runge–Kutta Threshold segmentation and Classifier with Score Level Fusion

  • 29.11.2021
Erschienen in:
Verfasst von
Santham Bharathy Alagarsamy
Kalpana Murugan
Erschienen in
Wireless Personal Communications | Ausgabe 2/2022

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Abstract

Der Artikel beschreibt ein multimodales biometrisches Erkennungssystem, das Ohr- und Gesichtsmerkmale kombiniert, um die nicht-intrusive biometrische Validierung zu verbessern. Die Studie betont die Vorteile des Einsatzes biometrischer Ohrmerkmale, die im Vergleich zu Gesichtszügen weniger von Alterung und Haarwachstum betroffen sind. Die vorgeschlagene Methode umfasst Vorverarbeitung, Featureextraktion und Klassifizierung unter Verwendung des Adaptiven Ansatzes Runge-Kutta (AARK) -Segmentierungsalgorithmus und Klassifikatoren wie CART und ANFIS. Die Effizienz des Systems wird durch die Verschmelzung von Score-Level weiter gesteigert, was hohe Genauigkeit und Erkennungsraten zeigt. Experimentelle Ergebnisse der Ohrdatenbank des IIT Delhi und der ORL-Gesichtsdatenbank bestätigen die Leistungsfähigkeit des Systems und unterstreichen sein Potenzial für eine sichere und effiziente biometrische Identifizierung.
KI-Generiert

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Titel
Multimodal of Ear and Face Biometric Recognition Using Adaptive Approach Runge–Kutta Threshold segmentation and Classifier with Score Level Fusion
Verfasst von
Santham Bharathy Alagarsamy
Kalpana Murugan
Publikationsdatum
29.11.2021
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Personal Communications / Ausgabe 2/2022
Print ISSN: 0929-6212
Elektronische ISSN: 1572-834X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11277-021-09394-z
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