Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4709| Назва: | Застосування методів машинного навчання всистемах біоідентифікації |
| Автори: | Шаповалова, Нонна Наілєвна Шаповалова, Нонна Наильевна Shapovalova, Nonna Щербина, В. О. Щербина, В. О. Sherbina, V |
| Ключові слова: | біометрія ідентифікатор |
| Дата публікації: | 2019 |
| Видавництво: | Криворізький національний університет |
| Бібліографічний опис: | Шаповалова Н. Н. Тенденції розвитку і удосконалення електрообладнання скіпових підйомних установок шахт / Н. Н. Шаповалова, В. О. Щербина // Розвиток промисловості та суспільства : матеріали міжнародної науково-технічної конференції : [тези доповідей]. Т. 2 . – Кривий Ріг, 2019. – С. 118. |
| Короткий огляд (реферат): | На сьогоднішній день біометрія отримала найбільш широке поширення серед комплексу технік і знарядь захисту даних. Біометрична верифікація є засобом, за допомогою якого людину можна ідентифікувати завдяки однієї або декількох відмінних біологічних ознак. До унікальних біометричних ідентифікаторів можна віднести: відбитки пальців, геометрію рук, геометрію мо- чки вуха, структуру сітківки та діафрагму ока, голосові хвилі, ДНК та підписи. Існує необхідність розробити систему доступу до даних, які надаються завдяки ідентифіка- ції користувача за допомогою відбитку пальців. Задача ідентифікації відбитку пальців полягає у максимізації міри схожості зображення, отриманого зі сканеру, з еталонним відбитком за клю- човим точкам зображення. Ключові точки, мінуції – це унікальні для кожного відбитку ознаки, що визначають пункти зміни структури папілярних ліній, орієнтацію папілярних ліній і коор- динати в цих пунктах. Кожен відбиток може містити до 70 і більше мінуцій. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4709 |
| Розташовується у зібраннях: | Тези |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Н.Н. ШАПОВАЛОВА, Застосування методів машинного навчання всистемах біоідентифікації.pdf | 369.68 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
