Score Level and Rank Level Fusion for Kinect-Based Multi-Modal Biometric System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computational intelligence firmly made its way into the areas of consumer applications, banking, education, social networks, and security. Among all the applications, biometric systems play a significant role in ensuring an uncompromised and secure access to resources and facilities. This article presents a first multimodal biometric system that combines KINECT gait modality with KINECT face modality utilizing the rank level and the score level fusion. For the KINECT gait modality, a new approach is proposed based on the skeletal information processing. The gait cycle is calculated using three consecutive local minima computed for the distance between left and right ankles. The feature distance vectors are calculated for each person’s gait cycle, which allows extracting the biometric features such as the mean and the variance of the feature distance vector. For Kinect face recognition, a novel method based on HOG features has been developed. Then, K-nearest neighbors feature matching algorithm is applied as feature classification for both gait and face biometrics. Two fusion algorithms are implemented. The combination of Borda count and logistic regression approaches are used in the rank level fusion. The weighted sum method is used for score level fusion. The recognition accuracy obtained for multi-modal biometric recognition system tested on KINECT Gait and KINECT Eurocom Face datasets is 93.33% for Borda count rank level fusion, 96.67% for logistic regression rank-level fusion and 96.6% for score level fusion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle