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Classificação de Singularidades em Imagens de Impressão Digital Baseada em Redes Neurais Convolucionais

Year: 2020

Type: article

Abstract: A Biometria oferece um mecanismo de autenticação confiável utilizando traços (físicos ou comportamentais) que permitam identificar usuários baseados em suas características naturais. O reconhecimento por impressão digital é uma das abordagens biométricas mais utilizadas, porém, ele ainda é um problema em aberto, uma vez que erros de falsa aceitação e falsa rejeição são encontrados nos algoritmos de comparação de impressões digitais. Este trabalho propõe um método para classificar singularidades em imagens de impressão digital, que baseia-se em redes neurais convolucionais. Para avaliar a efetividade do algoritmo proposto, foi utilizada a base de dados FVC2006-500 sobre a qual o modelo alcançou acurácia de 98%.

Source: Comunicações em Informática

DOI: 10.22478/ufpb.2595-0622.2020v4n1.48453

Authors: Paulo Ricardo Silva, Leonardo Vidal Batista, Arnaldo Gualberto Silva, João Janduy Brasileiro, Diogo Ventura Dantas

Institutions: Universidade Federal da Paraíba, Universidade Federal de Campina Grande

Language: Portuguese

Topic: Biometric Identification and Security

Subfield: Signal Processing

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: diamond

OpenAlex ID: W3076026975

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