Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Biometric authentication technology has become increasingly common in our daily lives as information protection and control regulation requirements have grown worldwide. A biometric system must be simple, flexible, efficient, and secure from unauthorized access. The most suitable and flexible biometric traits are the face, fingerprint, palm print, voice, electrocardiogram (ECG), and iris. ECGs are difficult to falsify among these biometric traits and are less attack-prone. However, designing biometric systems based on ECG is very challenging. The major limitations of the existing techniques are that they require a large amount of training data and that they are trained and tested on an on-person database. To cope with these issues, this work proposes a novel biometric authentication scheme based on ECG detection called BAED. The system was developed based on deep learning algorithms, including a convolutional neural network (CNN) and a long-term memory (LSTM) network with a customized activation function. The authors evaluated the proposed model with on-and off-person databases including ECG-ID, Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Check Your Bio-signals Here Initiative (CYBHi), and the University of Toronto Database (UofTDB). In addition to the standard performance parameters, certain key supportive identification parameters such as FMR, FNMR, FAR, and FRR were computed and compared to increase the model’s credibility.The proposed BAED system outperforms prior state-of-the-art approaches.
PL
W artykule przedstawiono procedurę weryfikacji dokładności pomiarowej skanera 3D scan3D DUAL VOLUME według zaleceń niemieckiego PTB zgodnie z normą VDI/VDE 2634. Omówiono rodzaje błędów, które są wyznaczane podczas weryfikacji, oraz metodę ich wyznaczania. Zaprezentowano wzorce geometryczne służące do sprawdzania odchyłki płaskości i sferyczności oraz obliczania błędu długości skanera 3D. Dodatkowo wyjaśniono powody, dla których przeprowadza się certyfikację dokładności skanera 3D.
EN
The article is showing the verification procedure of the measuring accuracy of scanner 3 D, according to recommendations of the German PTB with VDI/VDE 2634 norm. Types of errors which are appointed during the verification were discussed and the method of appointing them. It was shown the geometrical tools used for checking the deviation of the flatness and curves and also presented calculations of 3D scanner long error. Additionally were explained reasons of the performance certification of the accuracy of the 3D scanner.
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.