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Autenticazione dell'impronta auricolare per scopi di comunicazione

Om Autenticazione dell'impronta auricolare per scopi di comunicazione

I sistemi di sicurezza sono molto diffusi e svolgono un ruolo essenziale nella nostra vita. I sistemi di sicurezza più solidi possono essere costruiti attraverso le tracce biometriche. L'impronta auricolare può essere considerata una delle biometrie più importanti, soprattutto per le comunicazioni telefoniche.In questo caso, è stato creato un database di impronte auricolari raccogliendo un gran numero di immagini di impronte auricolari, dove è stato progettato e utilizzato un dispositivo di acquisizione.Vengono adottate fasi di pre-elaborazione per segmentare un'immagine acquisita ed estrarre il modello dell'impronta auricolare.Le tecniche di Deep Learning (DL), attualmente ampiamente sfruttate, hanno un uso limitato per le verifiche individuali basate sui modelli di impronta auricolare. Pertanto, in questo studio è stato proposto un modello DL per la verifica personale.Inoltre, è stato progettato un prototipo di comunicazione per analizzare un'impronta auricolare,quindi, fornire una chiamata sicura al telefono cellulare.

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  • Språk:
  • Italienska
  • ISBN:
  • 9786205624333
  • Format:
  • Häftad
  • Sidor:
  • 76
  • Utgiven:
  • 26. januari 2023
  • Mått:
  • 150x5x220 mm.
  • Vikt:
  • 131 g.
  Fri leverans
Leveranstid: 2-4 veckor
Förväntad leverans: 30. december 2024
Förlängd ångerrätt till 31. januari 2025

Beskrivning av Autenticazione dell'impronta auricolare per scopi di comunicazione

I sistemi di sicurezza sono molto diffusi e svolgono un ruolo essenziale nella nostra vita. I sistemi di sicurezza più solidi possono essere costruiti attraverso le tracce biometriche. L'impronta auricolare può essere considerata una delle biometrie più importanti, soprattutto per le comunicazioni telefoniche.In questo caso, è stato creato un database di impronte auricolari raccogliendo un gran numero di immagini di impronte auricolari, dove è stato progettato e utilizzato un dispositivo di acquisizione.Vengono adottate fasi di pre-elaborazione per segmentare un'immagine acquisita ed estrarre il modello dell'impronta auricolare.Le tecniche di Deep Learning (DL), attualmente ampiamente sfruttate, hanno un uso limitato per le verifiche individuali basate sui modelli di impronta auricolare. Pertanto, in questo studio è stato proposto un modello DL per la verifica personale.Inoltre, è stato progettato un prototipo di comunicazione per analizzare un'impronta auricolare,quindi, fornire una chiamata sicura al telefono cellulare.

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