Matlab is a registered trademark of The Mathworks, Inc.


 Advanced Source Code . Com

 
 
HOME SOURCE CODE SOFTWARE INFO SUPPORT CONTACT US
 
Source code for fingerprint recognition, face recognition and much more


Software Info    About us     
Go To Matlab Official Website

A biometria é a disciplina que tem como objeto de estudo medir as variáveis fisiológicas ou comportamentais tipicas dos organismos, através metodologias matemáticas e estatísticas. As modernas tecnologias para identificação biométrica são capazes de permitir a verificação da identidade de uma pessoa mediante parâmetros como por exemplo as impressões digitais, a íris do olho, DNA, as características da face humana Um sistema biométrico é composto de três módulos principais:

  • o módulo para aquisição do sinal biométrico
  • o módulo para extração das características peculiares do sinal
  • o módulo para o reconhecimento
Hoje, as soluções baseadas na biometria são capazes de fornecer uma resposta as necessidades emergentes no campo das transações financieras e confidenciais, na gestão da privacidade e dos dados pessoais. A necessidade das soluções biométricas está se tornando cada vez mais difusa a nível mundial, nos Estados e nos governos locais, na defesa e nas aplicações comerciais: infra-estrutura de segurança para a rede das empresas, aplicações governamentais, proteção das operações financeiras no setor bancario, para as vendas no varejo, para respeitar as disposições de lei, para saúde e os serviços sociais. A seguir são apresentados os vários algoritmos que foram desenvolvidos. Para cada um destes algoritmos é possível baixar o código fonte corrispondente, desenvolvido totalmente em linguagem Matlab.

Reconhecimento facial [1] [2] [3] [4]
Reconhecimento da íris [1] [2] [3] [4]
Reconhecimento da impressão digital [1] [2]
Reconhecimento da voz [1] [2] [3] [4] [5]
Reconhecimento da palma da mão [1]
Reconhecimento da forma da orelha [1]
Reconhecimento da forma de caminhar [1]
Reconhecimento da caligrafia [1]
Reconhecimento da expressão facial [1] [2] [3]
Reconhecimento da assinatura [1]
Reconhecimento do padrão vascular
Reconhecimento da retina

As técnicas analisadas foram posteriormente utilizadas em outros contextos, obtendo resultados originais e ao mesmo tempo muito eficazes:

Reconhecimento óptico dos caracteres [1]
Técnicas de análise e previsões do andamento dos títulos da bolsa [1] [2] [3] [4]
Técnicas biomédicas de reconhecimento [1]
Previssões de séries temporais
Reconhecimento de padrão e comparação de imagens digitais [1] [2]

Além das técnicas propostas e já disponíveis, nos desenvolvemos novas, a pedido, implementando novos algoritmos. Para maiores informações é possível contactar-nos no endereço e-mail luigi.rosa@tiscali.it.





New - Python Face Recognition
 Biometric Authentication with Python We have developed a fast and reliable Python code for face recognition based on Principal Component Analysis (PCA). Proposed algorithm results computationally inexpensive and it can run also in a low-cost pc such as Raspberry PI.
 
New - Raspberry PI Remote Desktop
 Raspberry PI Remote Desktop A complete and detailed PDF tutorial to learn how to connect to and from a Raspberry PI using Remote Desktop.
 
New - Speaker Verification System
 Text-Independent Speaker Authentication There are two major applications of speaker recognition technologies and methodologies. If the speaker claims to be of a certain identity and the voice is used to verify this claim, this is called verification or authentication.
 
New - Java Face Recognition
 Java-based Biometric Authentication System Face recognition is essential in many applications, including mugshot matching, surveillance, access control and personal identification, and forensic and law enforcement applications.
 
New - White Papers
 High Capacity Wavelet Watermarking Using CDMA Multilevel Codes This paper proposes a technique based on CDMA and multilevel coding in order to achieve a high capacity watermarking scheme. The bits of watermark are grouped together and for each sequence a different modulation coefficient is used.
 
New - WebCam Face Identification
 Face Recognition Based on Fractional Gaussian Derivatives Local photometric descriptors computed for interest regions have proven to be very successful in applications such as wide baseline matching, object recognition, texture recognition, image retrieval, robot localization, video data mining, building panoramas, and recognition of object categories.
 
New - Speaker Recognition System
 Source code for speaker recognition
Speaker recognition is the process of automatically recognizing who is speaking on the basis of individual information included in speech waves.
 
New - Speech Recognition System
 Source code for isolated words recognition
Speech recognition technology is used more and more for telephone applications like travel booking and information, financial account information, customer service call routing, and directory assistance. Using constrained grammar recognition, such applications can achieve remarkably high accuracy.
 



The MathWorks, Inc. Google NeuralNetworks.It Octave Scilab The R Project for Statistical Computing Python Other available resources English Dictionary Download .Com
 
Software Info    About us