High resolution ultrasonic method for 3D fingerprint recognizable characteristics in biometrics identification
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
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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