Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslås ett multimodalt biometriskt system genom Gaussian Mixing Model (GMM) för biometri i ansikte och öra med tro fusion av de uppskattade poäng som kännetecknas av Gabor svar och den föreslagna fusionen uppnås av Dempster-Shafer (DS) beslutsteori. Ansikte och öron bilder är sammanflätade med Gabor wavelet filter för att extrahera rumsligt förbättrade Gabor ansiktsdrag och Gabor öron funktioner. Dessutom appliceras GMM på den högdimensionella Gabor ansikte och Gabor öronsvar separat för kvantitiva mätningar. Förväntning Maximering (EM) algoritm används för att uppskatta densitet parametrar i GMM. Detta producerar två uppsättningar av funktion vektorer som sedan sammansmältes med hjälp av Dempster-Shafer teori. Experiment genomförs i två multimodala databaser, nämligen IIT Kanpur-databasen och den virtuella databasen. Tidigare innehåller ansikte och öron bilder av 400 individer medan senare består av både bilder av 17 personer tagna från BANCA ansikte databas och TUM öron databas. Det har visat sig att användning av Gabor Wavelet filter tillsammans med GMM och DS teori kan ge robust och effektiv multimodal fusionsstrategi.
Kisku m.fl. I Ref föreslogs ett multimodalt biometriskt system med användning av biometriska kännetecken för ansikte och öron.
Multimodal Belief Fusion for Face and Ear Biometrics
{'venue': 'Intelligent Information Management', 'journal': 'Intelligent Information Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}