Stima dell'età e del genere dalle immagini delle impronte digitali

By Rakesh Kumar and Ravi Wadhwa

L'et? e il sesso sono stati estratti utilizzando l'entropia, la Ridge to Valley Area (RVA) e l'addestramento neurale delle energie delle impronte digitali mediante la trasformata wavelet di Haar. Il genere ? stato proposto in base all'entropia delle impronte digitali. L'et? ? stata stimata utilizzando le energie dell'impronta digitale calcolate fino al 3 livello della wavelet di Haar. Si propone di decomporre l'impronta digitale al livello 3, calcolando cos? i 12 livelli di energia. Questi livelli di energia, insieme alla RVA e all'entropia, vengono utilizzati come neuroni di ingresso per una rete neurale a propagazione all'indietro con due neuroni nascosti e quattro classi di uscita. La rete neurale a retropropagazione viene addestrata utilizzando 300 campioni di immagini di impronte digitali, di cui 150 maschili e 150 femminili. I pesi sono regolati con un MSE target di 0,00001. La rete neurale viene addestrata con un tasso di apprendimento di 0,1, in modo da garantire un apprendimento rapido della rete con pesi regolati per sintonizzare le quattro classi di uscita, ossia 10-15, 16-20, 21-25 e 26-30 anni.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6205290545
• ISBN13: 9786205290545
• Release Date: October 2022
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.22 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"