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Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke

Om Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke

Sicherheitssysteme sind weit verbreitet und spielen eine wesentliche Rolle in unserem Leben. Die stärksten Sicherheitssysteme können durch biometrische Spuren aufgebaut werden. Der Ohrabdruck kann als eines der wichtigsten biometrischen Merkmale betrachtet werden, insbesondere für die Telefonkommunikation.In diesem Projekt wurde zunächst eine Datenbank für Ohrabdrücke erstellt, indem eine große Anzahl von Ohrabdruckbildern gesammelt und ein Erfassungsgerät entwickelt und eingesetzt wurde.Es werden Vorverarbeitungsschritte zur Segmentierung eines erfassten Bildes und zur Extraktion des Ohrabdruckmusters durchgeführt.Deep Learning (DL)-Techniken, die derzeit weit verbreitet sind, sind für individuelle Überprüfungen auf der Grundlage von Ohrabdruckmustern nur begrenzt geeignet. Daher wurde in dieser Studie ein DL-Modell für die persönliche Verifizierung vorgeschlagen.Außerdem wurde ein Kommunikationsprototyp entwickelt, um einen Ohrabdruck zu analysieren,und dann einen sicheren Mobiltelefonanruf zu ermöglichen.

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  • Språk:
  • Tyska
  • ISBN:
  • 9786205624302
  • Format:
  • Häftad
  • Sidor:
  • 76
  • Utgiven:
  • 26. januari 2023
  • Mått:
  • 150x6x220 mm.
  • Vikt:
  • 131 g.
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Leveranstid: 2-4 veckor
Förväntad leverans: 30. december 2024
Förlängd ångerrätt till 31. januari 2025

Beskrivning av Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke

Sicherheitssysteme sind weit verbreitet und spielen eine wesentliche Rolle in unserem Leben. Die stärksten Sicherheitssysteme können durch biometrische Spuren aufgebaut werden. Der Ohrabdruck kann als eines der wichtigsten biometrischen Merkmale betrachtet werden, insbesondere für die Telefonkommunikation.In diesem Projekt wurde zunächst eine Datenbank für Ohrabdrücke erstellt, indem eine große Anzahl von Ohrabdruckbildern gesammelt und ein Erfassungsgerät entwickelt und eingesetzt wurde.Es werden Vorverarbeitungsschritte zur Segmentierung eines erfassten Bildes und zur Extraktion des Ohrabdruckmusters durchgeführt.Deep Learning (DL)-Techniken, die derzeit weit verbreitet sind, sind für individuelle Überprüfungen auf der Grundlage von Ohrabdruckmustern nur begrenzt geeignet. Daher wurde in dieser Studie ein DL-Modell für die persönliche Verifizierung vorgeschlagen.Außerdem wurde ein Kommunikationsprototyp entwickelt, um einen Ohrabdruck zu analysieren,und dann einen sicheren Mobiltelefonanruf zu ermöglichen.

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