このメトリクスは、いくつかの生理学的または行動的特徴に基づいて、個人認識のために使用される。その他この時代に、バイオメトリックセキュリティシステムが広く使用されているほとんどの指紋認識、顔認識、虹彩、音声認識を含んでいる網膜認識ベースのセキュリティシステムに起因網膜取得問題に非常に稀であるが、それでもそれは生体の最も信頼性の高い安定した平均値を提供する識別。 コー​​ドはVARIAデータベースでテストされています。...

私たちは、自動化された指紋認識のためのニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。指紋画像は、1つの隠れ層を持つ多層パーセプトロン(MLP)分類器を経由して分類されている。バックプロパゲーション学習技術は、トレーニングのために使用される。選択した機能は、それらがシフト、回転、拡大縮小の下で同時に不変であるように、特別な方法で表現されます。シミュレーション結果は、良好な検出率と低い故障率で得られる。提案手法は、指紋データの小さなセットを持つシステムのための信頼性があることがわかった。 ...

コードは正常にPTB診断ECGデータベースでテストされています。 PTBデータベースは、ドイツの国家計量研究所から提供され、それが294科目から549レコードが含まれています。 PTBデータベースの各レコードには、従来の12リードと3フランクECGリードで構成されています。信号が0.5マイクロボルトの分解能で1000Hzでサンプリングした。録音の継続時間は、各被験者ごとに異なります。...

インテグラル電卓レベル1は微分可能な関数の定積分を計算します。数値は精度15桁で計算される。電卓は、シンボリック統合と任意の分析推測がありません。このアルゴリズムは、純粋に数値である。これは、いくつかの利点と欠点を有する。計算結果をファイルに保存したり、印刷することができます歴史リッチテキストボックスに反映されます。 の制限事項の:ます。 ...

インテグラル電卓レベル2は、微分可能な関数の定積分を計算します。数値は精度15桁で計算される。電卓は、シンボリック統合と任意の分析推測がありません。このアルゴリズムは、純粋に数値である。計算結果をファイルに保存したり、印刷することができます歴史リッチテキストボックスに反映されます。 の制限事項の:ます。 ...

数学センターレベル1事前微積分を学ぶ学生のための数学ソフトウェアです。これは、事前に微積分を教える教師のための興味深いものにすることができます。数学センターレベル1はグラフ電卓2D、高度な計算機、およびコントロールパネルからと呼ばれる単純な計算で構成されています。シンプルな電卓は、汎用計算機です。高度な計算機は、簡単な計算機に比べ複雑でより遠くのステップです。グラフ電卓2Dは2つのパネルがあります。 の制限事項の ...

この光学式文字認識(OCR)は、ASCIIなどの文字コードに印刷したり、書かれたテキスト文字を光学的にスキャンされたビットマップの翻訳である。これは、編集され、それ以外のコンピュータ上で操作可能なデータファイルにハードコピー材料をオンにする効率的な方法である。これは長い間、電子的に長い文書を迅速に利用できるようにするライブラリや政府機関で使用される技術です。...

投影型顔認識は広く、過去20年の間に研究されてきた。問題の一つは、訓練面から得られた顔の特徴を保存するために膨大な記憶容量を必要とすることである。私たちは、PCA、2DPCA、フィッシャー、および2DFisherアプローチよりも少ないメモリを必要とSVDベースの顔検索システムを提案する。有名なORL(AT&T)顔データベースでテストされたアルゴリズムは、均等に40の被験者によって寄与400 112 X 92グレイレベルの顔画像から構成され、retrievalsの97.5%の認識率を実現します。 の要件:...