¿Has usado Multimodal Biometric Recognition para Windows?


Análisis de Multimodal Biometric Recognition

Contenido asistido por IA ·

No escrito por el personal de CNET.

Multimodal Biometric Recognition is a free Windows application designed to enhance productivity through advanced biometric identification techniques. This software integrates multiple biometric modalities, such as fingerprint, facial recognition, and iris scanning, to provide a robust solution for secure identity verification. It is particularly useful in environments where security and accuracy are paramount, such as in corporate and governmental applications.

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The program features an intuitive user interface that allows users to easily configure and manage biometric data. It supports various biometric devices, ensuring compatibility across different hardware setups. Additionally, the software offers comprehensive reporting tools and customizable settings, enabling users to tailor the experience to their specific needs. Overall, Multimodal Biometric Recognition strives to streamline the authentication process while maintaining high security standards.


¿Has usado Multimodal Biometric Recognition para Windows?


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Especificaciones completas

GENERAL
Lanzamiento
Última actualización
Versión
1.0
SISTEMAS OPERATIVOS
Plataforma
Windows
Sistema operativo
  • Windows NT
  • Windows Server
  • Windows 98
  • Windows 7
  • Windows 8
  • Windows XP
  • Windows ME
  • Windows 10
  • Windows 2003
  • Windows Vista
  • Windows 2000
POPULARIDAD
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Descripción del desarrollador

Obtén el código fuente de Matlab para reconocer los rasgos biométricos de los individuos.
Los sistemas biométricos utilizan los rasgos fisiológicos o de comportamiento de los individuos con fines de reconocimiento. Estos rasgos incluyen huellas dactilares, geometría de la mano, rostro, voz, iris, retina, marcha, firma, huella de la palma, oído, etc. Los sistemas biométricos que utilizan un solo rasgo para el reconocimiento (es decir, sistemas biométricos unimodales) a menudo se ven afectados por varios problemas prácticos como datos de sensores ruidosos, no universalidad y/o falta de distintividad del rasgo biométrico, tasas de error inaceptables y ataques de suplantación. Los sistemas biométricos multimodales superan algunos de estos problemas al consolidar la evidencia obtenida de diferentes fuentes. Los investigadores han demostrado que el uso de biometría multimodal proporciona un mejor rendimiento de autenticación en comparación con la biometría unimodal. La fusión biométrica se puede realizar a nivel de imagen, nivel de características, nivel de puntuación de coincidencia, nivel de decisión y nivel de rango.

Hemos desarrollado un sistema biométrico multimodal que combina de manera eficiente el reconocimiento de huellas dactilares, iris y huellas de palma. Las características extraídas se combinan y se calcula una puntuación final para la clasificación. El código ha sido probado con la Base de Datos de Imágenes de Iris CASIA Versión 1.0 y la Base de Datos de Imágenes de Huellas de Palma CASIA. La base de datos de huellas dactilares utilizada en nuestros experimentos fue una colección de imágenes de huellas dactilares tomadas con un lector de huellas dactilares deslizante UPEK con sensor capacitivo y conexión USB 2.0. La base de datos tiene 16 dedos de ancho y 8 impresiones por dedo de profundidad (un total de 128 huellas dactilares). Otras modalidades biométricas están disponibles bajo petición.


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Divulgación de contenido asistido por IA

Contenido creado y revisado por Softonic con información obtenida de Luigi Rosa, utilizando IA.

El equipo editorial de CNET no participó en la creación de este contenido. Las opiniones, análisis y reseñas no fueron proporcionados por CNET.