This paper proposes an accurate and

This paper proposes an accurate and efficient multi-modal authentication system that makes use of palm
and knuckleprint samples. Biometric images are transformed using the proposed sign of local gradient
(SLG). Corner features are extracted from vcode and hcode and are tracked using geometrically and
statistically constrained Lucas and Kanade tracking algorithm. The proposed highly uncorrelated features
(HUF) measure is used to match two query images. The proposed system is tested on publicly available
PolyU and CASIA palmprint databases along with PolyU Knuckleprint database. Several sets of chimeric
bi-modal as well as multimodal databases are created in order to test the proposed system. Experimental
results reveal that the proposed multi-modal system achieves CRR of 100% with an EER as low as 0.01%
over all created chimeric multimodal datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอระบบการตรวจสอบหลายคำกริยาที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพที่ทำให้การใช้ปาล์มและตัวอย่าง knuckleprint
ภาพ Biometric จะเปลี่ยนโดยใช้เครื่องหมายเสนอของการไล่ระดับท้องถิ่น
(SLG) คุณสมบัติมุมที่สกัดจาก vcode และ hcode
และมีการติดตามการใช้เรขาคณิตและข้อจำกัด ทางสถิติลูคัสและอัลกอริทึมการติดตาม Kanade ที่นำเสนอคุณสมบัติ uncorrelated สูง
(HUF) วัดถูกนำมาใช้เพื่อให้ตรงกับภาพสองภาพแบบสอบถาม ระบบที่นำเสนอมีการทดสอบในที่เปิดเผยต่อสาธารณชน
PolyU และฐานข้อมูล palmprint CASIA พร้อมกับฐานข้อมูล PolyU Knuckleprint หลายชุดของลูกผสมสองคำกริยาเช่นเดียวกับฐานข้อมูลต่อเนื่องที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อทดสอบระบบที่นำเสนอ
การทดลองผลการศึกษาพบว่าระบบที่นำเสนอหลายคำกริยาประสบความสำเร็จใน CRR 100% โดยมีค่า EER ที่ต่ำเป็น 0.01% ในช่วงต่อเนื่องลูกผสมชุดข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพระบบการตรวจสอบหลายกิริยาที่ทำให้การใช้ปาล์ม
และตัวอย่าง knuckleprint . ชีวภาพจะเปลี่ยนใช้เสนอสัญญาณ
ไล่ระดับท้องถิ่น ( SLG ) คุณสมบัติและมุมจะถูกแยกจาก vcode hcode และติดตามการใช้วิธีทางสถิติและข้อ จำกัด ลูคัส กับ คานาเดะ
ติดตามขั้นตอนวิธีการเสนอขอ uncorrelated คุณสมบัติ
( HUF ) เป็นวัดที่ใช้เพื่อให้ตรงกับสองแบบสอบถามภาพ ระบบนี้ได้รับการทดสอบใน polyu สาธารณชน
และฐานข้อมูลเนื่องจากฐานข้อมูล palmprint พร้อมกับ knuckleprint polyu . หลายชุด ~ i
บี Modal เช่นเดียวกับหลายระบบ ฐานข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อทดสอบระบบนำเสนอ ทดลอง
ผลการศึกษาพบว่าระบบที่เสนอสามารถ multi CRR 100% ด้วย EER เป็นต่ำเป็น 0.01 %
ทั้งหมดที่สร้างหลายชุดข้อมูล