ty -jour a2 -yi，Zhang au -Gawande，Ujwalla au -Zaveri，Mukesh au -Kapur -Kapur，Avichal PY -2013 DA -2013/2013/07/24 Ti-一种新型算法，用于使用基于多重测量人员的SVM Classifier for Multibietrics for Multibietrics for Multibietrics for Multibietrics for Multibimetrics for Multibimetrics for识别SP -515918 VL -2013 AB-最近见证了生物识别和最终生物识别领域的许多进步。这通常在安全，隐私和法医区域中观察到。即使是最佳的单峰生物识别系统，通常也无法达到更高的识别率。多模式生物识别系统克服了单峰生物识别系统的各种局限性，例如非宇宙性，较低的错误接受和较高的真实接受率。可以实现更可靠的识别性能，因为提供了相同身份的多种证据。本文介绍的工作集中在使用指纹和虹膜上的多模式生物识别系统上。使用基于HAAR小波的技术提取虹膜和指纹的不同文本特征。开发了一种新型的特征水平融合算法，用于使用Mahalanobis距离技术结合这些单峰特征。基于支持 - 矢量机的学习算法用于使用提取的功能来训练系统。 The performance of the proposed algorithms is validated and compared with other algorithms using the CASIA iris database and real fingerprint database. From the simulation results, it is evident that our algorithm has higher recognition rate and very less false rejection rate compared to existing approaches. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2013/515918 DO - 10.1155/2013/515918 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -