Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d’authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d’électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l’approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d’authentification.En phase d’acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d’apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe "un contre tous" (OAA).
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Docteur en Informatique, jeune chercheur en intelligence artificielle, traitement de signal et biométrie, diplômé de l'Université des Sciences et Technologies d'Oran USTO-MB, Algérie.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d'authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d'électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l'approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d'authentification.En phase d'acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d'apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe 'un contre tous' (OAA). 116 pp. Französisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786139546756
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d'authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d'électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l'approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d'authentification.En phase d'acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d'apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe 'un contre tous' (OAA).VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 116 pp. Französisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786139546756
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d'authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d'électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l'approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d'authentification.En phase d'acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d'apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe 'un contre tous' (OAA). Bestandsnummer des Verkäufers 9786139546756
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Reconnaissance Biométrique Multimodale des Personnes | Application sur les Signaux ECG et Demarches | Bouchiba Guelta (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2020 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786139546756 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 118131474
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