基于 FKP 和虹膜的多模态生物识别系统，使用 PCA 和 NFNN-研究论文

生物识别系统是一种重要的基于模式的识别系统，广泛应用于各个部门，用于使用各种生物识别特征对人类进行身份验证。 使用任何仅具有单一生物特征的生物特征认证系统可能不够准确，无法以最大的灵敏度和生产力提供所需的结果。 几种生物特征，例如指纹、手掌静脉识别、手掌、手几何、虹膜识别、用于验证用户身份的DNA。 从各种生物特征来看，指节纹（FKP）和虹膜具有细腻、丰富的质感。 FKP和iris也有稳定的特性，很少被中间人破解。 因此，所提出的系统在分析各种应用中的身份验证时使用 FKP 和 Iris 作为生物特征。 Finger Knuckle 印花和 Iris 中出现的纹理图案在将两种图案组合在一起时将变得非常独特。 FKP 和 Iris 图像使用 Gabor 滤波器进行预处理，并使用感兴趣区域的边缘方法分割精确区域。 在主成分分析的帮助下，从提取的区域中提取不同的特征。 两个提取的特征都在分数级别融合。 最后在神经模糊神经网络（NFNN）的帮助下进行匹配。 使用从 PolyU FKP 数据库和 CASIA Iris 数据库中提取的双重属性来评估性能。 建议设计的有用性是根据错误接受率 (FAR)、错误拒绝率 (FRR)、等错误率 (EER) 和准确性来衡量的。