Four Machine Learning Algorithms for Biometrics Fusion : A Comparative Study
المؤلفون المشاركون
Argyropoulos, S.
Damousis, I. G.
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-03-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We examine the efficiency of four machine learning algorithms for the fusion of several biometrics modalities to create a multimodal biometrics security system.
The algorithms examined are Gaussian Mixture Models (GMMs), Artificial Neural Networks (ANNs), Fuzzy Expert Systems (FESs), and Support Vector Machines (SVMs).
The fusion of biometrics leads to security systems that exhibit higher recognition rates and lower false alarms compared to unimodal biometric security systems.
Supervised learning was carried out using a number of patterns from a well-known benchmark biometrics database, and the validation/testing took place with patterns from the same database which were not included in the training dataset.
The comparison of the algorithms reveals that the biometrics fusion system is superior to the original unimodal systems and also other fusion schemes found in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Damousis, I. G.& Argyropoulos, S.. 2012. Four Machine Learning Algorithms for Biometrics Fusion : A Comparative Study. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456705
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Damousis, I. G.& Argyropoulos, S.. Four Machine Learning Algorithms for Biometrics Fusion : A Comparative Study. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2012 (2012), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456705
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Damousis, I. G.& Argyropoulos, S.. Four Machine Learning Algorithms for Biometrics Fusion : A Comparative Study. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456705
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-456705
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر