Reconhecimento de impressões digitais Código fonte Matlab para o reconhecimento de impressão digital baseado em Fingercode.
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Propaganda O reconhecimento de impressões digitais é um software de casa e educação desenvolvido por Luigi Rosa. Depois de nosso teste e teste, o software é provado ser oficial, seguro e livre. Aqui está a descrição oficial para o reconhecimento de impressões digitais: Com a identidade de fraude em nossa sociedade atingindo proporções sem precedentes e com uma ênfase crescente nas aplicações de identificação pessoal automática emergente, a verificação baseada em biométrica, especialmente a identificação baseada em impressões digitais, está recebendo muita atenção. Existem duas grandes deficiências das abordagens tradicionais para a representação de impressões digitais. Para uma fração considerável da população, as representações com base na detecção explícita de estruturas de cume completas na impressão digital são difíceis de extrair automaticamente. A representação baseada em minúcia amplamente utilizada não utiliza um componente significativo das ricas informações discriminatórias disponíveis nas impressões digitais. Estruturas de cume local não podem ser completamente caracterizadas pela minúcia. Além disso, a correspondência baseada em minúcias tem dificuldade em combinar rapidamente duas imagens de impressão digital contendo diferentes pontos de minúcias não registrados. O algoritmo baseado em filtro proposto usa um banco de filtros de Gabor para capturar detalhes locais e globais em uma impressão digital como uma fingercode compacta de comprimento fixo. A correspondência da impressão digital é baseada na distância euclidiana entre os dois filhos correspondentes e, portanto, é extremamente rápido. Somos capazes de alcançar uma precisão de verificação que é apenas marginalmente inferior aos melhores resultados de algoritmos baseados em minúcias publicados na literatura aberta. Nosso sistema realiza melhor do que um sistema baseado em minutiae de última geração quando o requisito de desempenho do sistema de aplicativos não exige uma taxa de aceitação falsa muito baixa. Finalmente, mostramos que o desempenho correspondente pode ser melhorado combinando as decisões dos correspondentes com base na informação complementar (baseada em minúcias e de filtro). Termos de índice: Biometrics, Fingercode, Impressões digitais, padrão de fluxo, filtros Gabor, correspondência, textura, verificação.

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