Um Sistema de Classificacao de Impressoes Digitais
Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2372_DissertacaoMestradoJorgeLeonidAchingSamatelo.pdf: 5803478 bytes, checksum: 7578334b9e93252c4da384f91c69b1a7 (MD5) Previous issue date: 2007-08-23 === A classificação de impressões digitais é uma tarefa desafiant...
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ndltd-IBICT-oai-dspace2.ufes.br-10-40542019-01-21T18:26:53Z Um Sistema de Classificacao de Impressoes Digitais Jorge Leonid Aching Samatelo 1 Biometria 2 Datiloscopia 3 Classificacão 4 Morfologia Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2372_DissertacaoMestradoJorgeLeonidAchingSamatelo.pdf: 5803478 bytes, checksum: 7578334b9e93252c4da384f91c69b1a7 (MD5) Previous issue date: 2007-08-23 A classificação de impressões digitais é uma tarefa desafiante para o reconhecimento de padrões, despertando o interesse de vários pesquisadores durante os últimos 30 anos. Um número de técnicas e várias estratégias de extração de características foram propostas, desde técnicas baseadas em regras até o uso de sistemas de múltiplos classificadores. Porém, entre as diversas abordagens, a mais promissora é o sistema PCASYS proposta pelos pesquisadores do NIST (National Institure of Standards and Technology). Neste trabalho foi implementado um sistema de classificação de impressões digitais tomando como ponto de partida a arquitetura proposta no PCASYS. O sistema implementado divide-se em duas partes principais: uma dedicada a processar a impressão digital e extrair suas características representativas e outra orientada a realizar a tarefa de classificação. A premissa inicial foi Elaborar técnicas robustas na parte de extração de características de maneira que o rendimento do classificador seja maximizado. O banco de imagens utilizado para testar o sistema de classificação implementado foi a banco de imagens de impressões digitais número 4 no NIST, o qual é um padrão na área. O classificador que obteve os melhores resultados foi um classificador Bayessiano Normal Multivariável, os bons resultados alcançados pela parte de classificação provam que a premissa é válida. Os resultados são comparáveis com outras abordagens na literatura 2016-08-29T15:32:26Z 2016-07-11 2016-08-29T15:32:26Z 2007-08-23 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Jorge Leonid Aching Samatelo, Um Sistema de Classificacao de Impressoes Digitais http://repositorio.ufes.br/handle/10/4054 info:eu-repo/semantics/openAccess text Universidade Federal do Espírito Santo Mestrado em Engenharia Elétrica Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UFES BR reponame:Repositório Institucional da UFES instname:Universidade Federal do Espírito Santo instacron:UFES |
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Previous issue date: 2007-08-23 === A classificação de impressões digitais é uma tarefa desafiante para o reconhecimento de padrões, despertando o interesse de vários pesquisadores durante os últimos 30 anos. Um número de técnicas e várias estratégias de extração de características foram propostas, desde técnicas baseadas em regras até o uso de sistemas de múltiplos classificadores. Porém, entre as diversas abordagens, a mais promissora é o sistema PCASYS proposta pelos pesquisadores do NIST (National Institure of Standards and Technology).
Neste trabalho foi implementado um sistema de classificação de impressões digitais tomando como ponto de partida a arquitetura proposta no PCASYS. O sistema implementado divide-se em duas partes principais: uma dedicada a processar a impressão digital e extrair suas características representativas e outra orientada a realizar a tarefa de classificação. A premissa inicial foi Elaborar técnicas robustas na parte de extração de características de maneira que o rendimento do classificador seja maximizado. O banco de imagens utilizado para testar o sistema de classificação implementado foi a banco de imagens de impressões digitais número 4 no NIST, o qual é um padrão na área. O classificador que obteve os melhores resultados foi um classificador Bayessiano Normal Multivariável, os bons resultados alcançados pela parte de classificação provam que a premissa é válida. Os resultados são comparáveis com outras abordagens na literatura |
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