Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Biometria" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Badania weryfikacyjne metody rozpoznawania twarzy
Verification tests of face recognition method
Autorzy:
Wiśnios, M.
Dąbrowski, T.
Bednarek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209653.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
elektronika
multibiometria
biometria twarzy
wiarygodność identyfikacji
electronic
multi-biometric
facial biometric
reliability of identification
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań weryfikacyjnych metody rozpoznawania twarzy. Podano tu wynikające z praktycznych testów wartości prawdopodobieństwa poprawnej identyfikacji osób poddanych badaniom na oryginalnej platformie multibiometrycznej. Metoda identyfikacji osób na podstawie obrazu twarzy jest jedną z podstawowych metod zaimplementowanych w tym multibiometrycznym systemie. Stanowi syntezę dwóch algorytmów. Pierwszy to algorytm holistyczny oparty na porównaniu całej twarzy. Natomiast drugi z algorytmów bazuje na cechach lokalnych twarzy [4, 5]. Działanie systemu rozpoznawania twarzy zostało sprawdzone eksperymentalnie na zbiorze dostępnych wzorców. Zgromadzone za pomocą technik informacyjnych dane są przechowywane w zorganizowanej do tego celu bazie danych. W ogólności badania przeprowadzone zostały na grupie 30 osób posiadających swoje szablony biometryczne w bazie danych oraz na grupie 30 osób niezarejestrowanych w bazie. Szczególnie istotnym elementem badań był proces odpowiedniego doboru warunków środowiskowych.
This paper presents the results of verification of face recognition method. Due to practical tests, probability values of the correct identification of persons evaluated for the original multi-biometric platform are given. People identification method based on facial image is one of the basic methods implemented in the multibiometric system. Figure 1 shows a developed view of the multibiometric system demonstrator. Implemented in multibiometric system, identification method, based on the image of the face, is a synthesis of two algorithms. The first algorithm is an algorithm based on a comparison of holistic whole face. The second of algorithms is based on local features of the face [4, 5]. Face recognition system performance has been tested experimentally on a set of available patterns. The data accumulated using information technology will be stored in a database organized for this purpose. In general, the tests were carried out on a group of 30 people, who have their biometric templates in the database and on a group of 30 people that was not registered in the database. A particularly important element of the study was the process of selection of suitable environmental conditions.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2013, 62, 4; 205-217
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selekcja cech osobniczych sygnału mowy z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
Selection of individual features of a speech signal using genetic algorithms
Autorzy:
Kamiński, K.
Dobrowolski, A. P.
Majda-Zdancewicz, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/949807.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
biometria
automatyczne rozpoznawanie mówcy
algorytmy genetyczne
selekcja cech
biometrics
automatic speaker recognition
genetic algorithms
feature selection
Opis:
W artykule przedstawiono system automatycznego rozpoznawania mówcy zaimplementowany w środowisku Matlab oraz pokazano sposoby realizacji i optymalizacji poszczególnych elementów tego systemu. Główny nacisk położono na wyselekcjonowanie cech dystynktywnych głosu mówcy z wykorzystaniem algorytmu genetycznego, który pozwala na uwzględnienie synergii cech podczas selekcji. Pokazano również wyniki optymalizacji wybranych elementów klasyfikatora, m.in. liczby rozkładów Gaussa użytych do zamodelowania każdego z głosów. Ponadto, podczas tworzenia modeli poszczególnych głosów zastosowano uniwersalny model głosów.
The paper presents an automatic speaker’s recognition system, implemented in the Matlab environment, and demonstrates how to achieve and optimize various elements of the system. The main emphasis was put on features selection of a speech signal using a genetic algorithm which takes into account synergy of features. The results of optimization of selected elements of a classifier have been also shown, including the number of Gaussian distributions used to model each of the voices. In addition, for creating voice models, a universal voice model has been used.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2016, 65, 1; 147-158
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies