information from different modaliti

information from different modalities can be consolidated, or fused, at the following levels Feature. Either the data or the feature sets originating from multiple sensors and/or sources are fused; Match score. The match scores generated from multiple trait-matching algorithms pertaining to the different biometric modalities are combined, and Decision. The final decisions of multiple matching algorithms are consolidated into a single decision through techniques like majority voting. Biometric researchers believe integrating information at earlier stages of processing (such as at the feature level) is more effective than having integration take place at a later stage (such as at the score level).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลจากรังสีแตกต่างกันรวม หรือผสม ผสาน ที่ระดับคุณลักษณะต่อไปนี้ ข้อมูลหรือคุณลักษณะการตั้งค่ามาจากเซ็นเซอร์หลาย หรือแหล่งกำลังหลอม ละลาย ตรงกับคะแนน การแข่งขันจะมีรวมคะแนนจากหลายลักษณะตรงกับอัลกอริทึมเกี่ยวกับรังสีชีวภาพแตกต่างกัน และการตัดสินใจ การตัดสินขั้นสุดท้ายของอัลกอริทึมตรงกันหลายที่รวมในการตัดสินใจที่เดียวผ่านเทคนิคเช่นเสียงส่วนใหญ่ นักวิจัยชีวภาพเชื่อประมวลผลรวมข้อมูลในขั้นตอนก่อนหน้า (เช่นระดับคุณลักษณะ) มีประสิทธิภาพมากกว่าไม่รวมที่เกิดขึ้นในภายหลัง (เช่นระดับคะแนน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลจากรังสีที่แตกต่างกันสามารถรวมหรือหลอมรวมในระดับต่อไปคุณลักษณะ ทั้งข้อมูลหรือคุณลักษณะชุดที่มาจากเซ็นเซอร์หลายและ / หรือแหล่งที่มาของกำลังหลอมละลาย; คะแนนการแข่งขัน ตรงกับคะแนนที่สร้างขึ้นจากหลายขั้นตอนวิธีการจับคู่ลักษณะที่เกี่ยวข้องกับรังสีไบโอเมตริกซ์ที่แตกต่างกันจะรวมกันและการตัดสินใจ การตัดสินใจขั้นสุดท้ายของขั้นตอนวิธีการจับคู่หลายรวมเป็นตัดสินใจเดียวผ่านเทคนิคเช่นการลงคะแนนเสียงส่วนใหญ่ นักวิจัยไบโอเมตริกซ์เชื่อว่าการบูรณาการข้อมูลในขั้นตอนก่อนหน้านี้ของการประมวลผล (เช่นในระดับคุณลักษณะ) มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่มีการบูรณาการใช้สถานที่ในระยะต่อมา (เช่นในระดับคะแนน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลจาก modalities ที่แตกต่างกันสามารถรวมหรือผสมในระดับคุณลักษณะต่อไปนี้ ให้ข้อมูลหรือคุณลักษณะชุดที่มาจากเซ็นเซอร์หลายและ / หรือแหล่งรวม ; คะแนนการแข่งขัน ตรงกับคะแนนที่สร้างขึ้นจากหลายคุณลักษณะขั้นตอนวิธีการจับคู่ที่เกี่ยวข้องกับไบโอเมตริกแตกต่างกัน modalities รวมกัน และการตัดสินใจ การตัดสินใจขั้นสุดท้ายของหลายขั้นตอนวิธีการจับคู่จะรวมในการตัดสินใจเดียวผ่านเทคนิคเหมือนการโหวตเสียงส่วนใหญ่ . นักวิจัยเชื่อว่า การบูรณาการข้อมูลชีวภาพที่ขั้นตอนก่อนหน้าของการประมวลผล ( เช่นระดับคุณลักษณะ ) เป็นประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่มีการใช้สถานที่ในขั้นตอนภายหลัง เช่น ในระดับคะแนน )