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Enregistrement W3143652836 · doi:10.1109/ultsym.2009.5441399

High resolution ultrasonic method for 3D fingerprint recognizable characteristics in biometrics identification

2009· article· en· W3143652836 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBiometric Identification and Security
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiometricsFingerprint (computing)Identification (biology)Computer scienceArtificial intelligenceVisualizationComputer visionFingerprint recognitionUltrasonic sensorCrime sceneUsabilityPattern recognition (psychology)Human–computer interactionGeographyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biometrics is currently a very rapidly evolving scientific and applied discipline, which studies the different possible ways of personal identification by means of certain unique biological characteristics of each individual. Such identification is very important in various situations requiring restricted access to certain areas, information, personal data, and in cases of medical emergencies. A number of automated biometric techniques have been developed, including fingerprint, hand shape, eye and facial recognition, thermographic imaging, etc. All of these techniques differ in the recognizable parameters, usability, accuracy and cost. Among others, fingerprint recognition stands alone - because a very large database of fingerprints has already been acquired (for historical reasons). Also, fingerprints are usually the main evidence left at a crime scene and can be used to track down criminals. Therefore, of all the automated biometric techniques, especially in the field of law enforcement, fingerprint identification seems to be the most promising. This paper introduces a newer development of the ultrasonic fingerprint imaging. The proposed method allowed a scan to be obtained just once and then to vary the C-scan gate position and width to visualize acoustic reflections from any appropriate depth inside the skin. Also, B-scans and A-scans can be recreated from any position using such a data array. Therefore, this gives total control over the visualization options. By setting the C-scan gate deeper inside the skin, distribution of the sweat pores (which are located along the ridges) can be easily visualized. Given that this distribution should be unique for each individual, this provides additional means of personal identification, which is not affected by any changes (accidental or intentional) of the fingers' surface conditions. This paper also gives thorough discussion of different setups, acoustic parameters of the system, signal and image processing options and possible ways of 3-dimentional visualization that could be used as a recognizable characteristic in biometric identification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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