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Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke - Sarah Othman Ali - Bog

Bag om Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke

Sicherheitssysteme sind weit verbreitet und spielen eine wesentliche Rolle in unserem Leben. Die stärksten Sicherheitssysteme können durch biometrische Spuren aufgebaut werden. Der Ohrabdruck kann als eines der wichtigsten biometrischen Merkmale betrachtet werden, insbesondere für die Telefonkommunikation.In diesem Projekt wurde zunächst eine Datenbank für Ohrabdrücke erstellt, indem eine große Anzahl von Ohrabdruckbildern gesammelt und ein Erfassungsgerät entwickelt und eingesetzt wurde.Es werden Vorverarbeitungsschritte zur Segmentierung eines erfassten Bildes und zur Extraktion des Ohrabdruckmusters durchgeführt.Deep Learning (DL)-Techniken, die derzeit weit verbreitet sind, sind für individuelle Überprüfungen auf der Grundlage von Ohrabdruckmustern nur begrenzt geeignet. Daher wurde in dieser Studie ein DL-Modell für die persönliche Verifizierung vorgeschlagen.Außerdem wurde ein Kommunikationsprototyp entwickelt, um einen Ohrabdruck zu analysieren,und dann einen sicheren Mobiltelefonanruf zu ermöglichen.

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  • Sprog:
  • Tysk
  • ISBN:
  • 9786205624302
  • Indbinding:
  • Paperback
  • Sideantal:
  • 76
  • Udgivet:
  • 26. januar 2023
  • Størrelse:
  • 150x6x220 mm.
  • Vægt:
  • 131 g.
  • 8-11 hverdage.
  • 16. december 2024
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Beskrivelse af Ohrabdruck-Authentifizierung für Kommunikationszwecke

Sicherheitssysteme sind weit verbreitet und spielen eine wesentliche Rolle in unserem Leben. Die stärksten Sicherheitssysteme können durch biometrische Spuren aufgebaut werden. Der Ohrabdruck kann als eines der wichtigsten biometrischen Merkmale betrachtet werden, insbesondere für die Telefonkommunikation.In diesem Projekt wurde zunächst eine Datenbank für Ohrabdrücke erstellt, indem eine große Anzahl von Ohrabdruckbildern gesammelt und ein Erfassungsgerät entwickelt und eingesetzt wurde.Es werden Vorverarbeitungsschritte zur Segmentierung eines erfassten Bildes und zur Extraktion des Ohrabdruckmusters durchgeführt.Deep Learning (DL)-Techniken, die derzeit weit verbreitet sind, sind für individuelle Überprüfungen auf der Grundlage von Ohrabdruckmustern nur begrenzt geeignet. Daher wurde in dieser Studie ein DL-Modell für die persönliche Verifizierung vorgeschlagen.Außerdem wurde ein Kommunikationsprototyp entwickelt, um einen Ohrabdruck zu analysieren,und dann einen sicheren Mobiltelefonanruf zu ermöglichen.

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