High resolution ultrasonic method for 3D fingerprint recognizable characteristics in biometrics identification
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».