Нас идентифицируют по чертам и уникальным характеристикам. Это наши физиологические реакции. Этими характеристиками могут быть такие особенности, как выражение лица, рисунок радужной оболочки глаза, голос и даже отпечатки пальцев. Аутентификация по отпечатку пальца является наиболее популярной. Отпечатки пальцев имеют разные узоры, что делает каждый отдельный отпечаток уникальным.
Так как многие условия и факторы играют
Мы считаем, что важную роль в определении окончательного рисунка гребня играет то, что узоры отпечатков пальцев уникальны для каждого человека.
Отпечатки пальцев можно рассматривать как узор из гребней и долин. Его классификация и проверка - это проблемы, основанные на шаблонах. Оптические изображения отпечатков пальцев можно классифицировать на основе деталей конфигурации их гребней.
Оптический ввод, полученный от датчика отпечатков пальцев, сохраняется и используется системой в определенных форматах (например, .bmp, .jpeg и т. д.), и мы используем эти захваченные входные данные для обучения нашей нейронной сети.
Некоторые из проверенных подходов к реализации отпечатков пальцев:
1) Нейронная сеть свертки перед классификатором
2) Образцы данных
3) Начальная модель
Заключение:-
Мы используем алгоритмы Машинного обучения и его импровизированную версию технологий в качестве фильтра предварительной проверки для фильтрации плохих или вредоносных отпечатков пальцев. Начальная модель используется для фильтрации плохих отпечатков пальцев. хороший отпечаток, он передается модулю проверки, где выполняется сопоставление отпечатка пальца.
Популярные курсы в ONLEI Technologies
Онлайн-тренинг по науке о данных
