Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  human identification
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The aim of this paper is to compare the efficiency of various outlier correction methods for ECG signal processing in biometric applications. The main idea is to correct anomalies in various segments of ECG waveform rather than skipping a corrupted ECG heartbeat in order to achieve better statistics. Experiments were performed using a self-collected Lviv Biometric Dataset. This database contains over 1400 records for 95 unique persons. The baseline identification accuracy without any correction is around 86%. After applying the outlier correction the results were improved up to 98% for autoencoder based algorithms and up to 97.1% for sliding Euclidean window. Adding outlier correction stage in the biometric identification process results in increased processing time (up to 20%), however, it is not critical in the most use-cases.
PL
W artykule przedstawiono propozycję metod oraz systemu rozpoznawania osób na podstawie kostek dłoni. W artykule zaproponowano wykorzystanie cech tekstury obliczonych w obrazie kostek dłoni. Zaproponowano metodologię, której początkowym etapem jest przetwarzanie wstępne obrazu oraz wykrycie linii. Następnie w celu obliczania cech zaproponowano wykorzystanie PHT (Probabilistic Hough Transform) oraz SURF (Speeded Up Robust Features). W artykule przedstawiono także trójstopniowy sposób porównywania cech oraz wyniki eksperymentów.
EN
In this paper we present human identification method based on knuckle biometrics. Knuckle is a part of hand, and therefore, is easily accessible, invariant to emotions and other behavioral aspects (e.g. tiredness) and most importantly is rich in texture features which usually are very distinctive. The major contribution of this paper are texture-based knuckle features and their evaluation using benchmark knuckle image databases. We use PHT (Probabilistic Hough Transform) and SURF (Speeded Up Robust Features) features as well as the 3-step classification methodology. We prove the efficiency of the presented methods by reporting promising results.
EN
In many cases human identification bipmetrics systems are motivated by real-life criminal and forensic applications. Some methods, such as fingerprinting and face recognition, proved to be very efficient in computer vision based human recognition systems. In this paper we focus on novel methods of human identification motivated by the forensic and criminal practice. Our goal is to develop computer vision systems that would be used to identify humans on the basis of their lips, palm and ear images.
PL
W artykule przedstawiono nowe biometryczne metody identyfikacji osób. Kolejno zaprezentowano rozpoznawanie ust, biometrię odcisku dłoni oraz biometrię ucha. Zaproponowano także wykorzystanie kostek dłoni w multimodalnym podejściu wykorzystującym 3 rodzaje cech dłoni.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.