Details

Мумба Патрик, . Методы распознавания биометрических сигналов [Электронный ресурс]: бакалаврская работа: 11.03.02 / Мумба Патрик; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций ; науч. рук. Е.А. Попов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 2,40 Мб). — Санкт-Петербург, 2017. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-6489.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-6489>.

Record create date: 11/16/2017

Subject: биометрика; идентификация; извлечение признаков; биометрический шаблон

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Биометрическая система обеспечиает автоматическое распознавание индивидуального человека на основе его уникальных характеристик. Эти биометрические характеристики могут быть физиологическими или поведенческими. В отличие от других методов идентификации, таких как ID-карты или пароли, биометрическое распознавание более приемлемо на фоне случайно распределённых признаков человеческого организма. В работе проведён сравнительный анализ различных методов, основанных на различных аспектах, позволяющих обеспечить простой выбор для биометрических устройств, а также всех типов биометрических систем, доступных в настоящее время в обществе. Рассмотрены некоторые из алгоритмов, используемых для реализации биометрических методов распознавания. Существующие в настоящее время системы компьютерной защиты, применяемые в различных сферах (банковский процессинг, кредитные карты, контроль доступа и др.), используют для идентификации человека пользовательское имя и пароль. Биометрические системы более удобны: авторизация осуществляется самим фактом присутствия.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print
-> Internet All Read Print

Document usage statistics

stat Document access count: 49
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics