Sammanfattning av denna webbsida: Biometriska system kan användas för identifiering eller verifiering av människor baserat på deras fysiologiska eller beteendemässiga egenskaper. I dessa system kan de biometriska egenskaperna såsom fingeravtryck, handavtryck, iris eller tal registreras och jämföras med proven för identifiering eller verifiering. Multimodala biometriska data är mer exakta och löser spoofattacker än de enskilda biomätsystemen. I denna studie föreslås ett multimodalt biometriskt system som använder fingeravtrycksbilder och fingeravtrycksmönster, och även en optimerad kärnklassificering av radialbas (RBF) föreslås för att identifiera godkända användare. De extraherade funktionerna från dessa modaliteter väljs ut av PCA och kärnan PCA och kombineras för att klassificeras av RBF klassificerare. Parametrarna för RBF-klassificering optimeras genom att använda BAT-algoritm med lokal sökning. Prestandan för den föreslagna klassificeringen jämförs med KNN-klassificeringen, Naïve Bayesian classifier och den icke-optimerade RBF-klassificeringen.
RBFNN:s prestanda befanns vara överlägsen jämfört med KNN, Naïve Bayesian och icke-optimerad RBFNN klassifier REF.
Optimized Radial Basis Function Classifier for Multi Modal Biometrics
{'venue': None, 'journal': 'Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}