Advanced Biometrics with Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2020
- Rilegato
- Nuovo
Condizione: Nuovo
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Biometrics, such as fingerprint, iris, face, hand print, hand vein, speech and gait recognition, etc., as a means of identity management have become commonplace nowadays for various applications. Biometric systems follow a typical pipeline, that is composed of separate preprocessing, feature extraction and classification. Deep learning as a data-driven representation learning approach has been shown to be a promising alternative to conventional data-agnostic and handcrafted pre-processing and feature extraction for biometric systems. Furthermore, deep learning offers an end-to-end learning paradigm to unify preprocessing, feature extraction, and recognition, based solely on biometric data. This Special Issue has collected 12 high-quality, state-of-the-art research papers that deal with challenging issues in advanced biometric systems based on deep learning. The 12 papers can be divided into 4 categories according to biometric modality; namely, face biometrics, medical electronic signals (EEG and ECG), voice print, and others. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 668.…
Codice articolo IB-14814865
- Titolo
- Advanced Biometrics with Deep Learning
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303936698X
- ISBN 13
- 9783039366989
- Peso dell'articolo
- 668 grammi
Biometrics, such as fingerprint, iris, face, hand print, hand vein, speech and gait recognition, etc., as a means of identity management have become commonplace nowadays for various applications. Biometric systems follow a typical pipeline, that is composed of separate preprocessing, feature extraction and classification. Deep learning as a data-driven representation learning approach has been shown to be a promising alternative to conventional data-agnostic and handcrafted pre-processing and feature extraction for biometric systems. Furthermore, deep learning offers an end-to-end learning paradigm to unify preprocessing, feature extraction, and recognition, based solely on biometric data. This Special Issue has collected 12 high-quality, state-of-the-art research papers that deal with challenging issues in advanced biometric systems based on deep learning. The 12 papers can be divided into 4 categories according to biometric modality; namely, face biometrics, medical electronic signals (EEG and ECG), voice print, and others.
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