Most biometric systems operate unde

Most biometric systems operate under the assumption that the biometric data to be compared are obtained using the same sensor and, hence, are restricted in their ability to match or compare biometric
data originating from different sensors. For example, a speaker recognition
system may find it challenging to compare voice prints originating from two
different handset technologies such as electret and carbon-button (Martin
et al., 2000). Phillips et al., 2000a state that the performance of face recognition algorithms is severely affected when the images used for comparison
are captured using different camera types. Similarly, fingerprints obtained
using multiple sensor technologies cannot be reliably compared (Ross and
Jain, 2004) due to variations in sensor technology, image resolution, sensing area, distortion effects, etc. Although progress has been made in the
development of common data exchange formats to facilitate the exchange offeature sets between vendors (Podio et al., 2001), very little effort has been
invested in the actual development of algorithms and techniques to match
these feature sets. The US-VISIT program for example, obtains fingerprint
(and face) information of millions of travelers arriving at U.S. airports and
seaports. An optical fingerprint sensor is currently being used during the
enrollment phase to procure fingerprint images. However, it is not guaranteed that a similar type of sensor will be used at a later time when verifying
the same individual. It is possible that due to advancements in sensor technology, it will be more desirable and cost effective to use newer types of
sensors. The cost and time involved in re-enrolling individuals every time
the sensor is changed will be tremendous, and could potentially lead to huge
bottlenecks in the system resulting in user inconvenience. In cases such as
these, the need for feature extraction and matching algorithms that operate seamlessly across different sensors is paramount and will significantly
impact the usability of the system over a period of time.

Kết quả (Việt) 1:

Đặt Hệ thống sinh trắc học hoạt động theo giả định rằng các dữ liệu sinh trắc học để được so sánh được thu được bằng cách sử dụng các cảm biến tương tự, và do đó, được giới hạn trong khả năng của họ để phù hợp hoặc so sánh sinh trắc họcdữ liệu có nguồn gốc từ các cảm biến khác nhau. Ví dụ, một sự công nhận của loaHệ thống có thể tìm thấy nó khó khăn để so sánh các giọng nói in có nguồn gốc từ haicông nghệ thiết bị cầm tay khác nhau như electret và carbon-nút (MartinCTV, 2000). Phillips et al., bang 2000a hiệu suất của các thuật toán nhận dạng khuôn mặt là bị ảnh hưởng khi hình ảnh được sử dụng để so sánhđược chụp bằng cách sử dụng các loại máy ảnh khác nhau. Tương tự, dấu vân tay thu đượcbằng cách sử dụng nhiều công nghệ cảm biến không thể được tin cậy so sánh (Ross vàJain, 2004) do các biến thể trong công nghệ cảm biến, hình ảnh độ phân giải cảm biến khu vực, biến dạng hiệu ứng, vv. Mặc dù sự tiến bộ đã được thực hiện trong cácphát triển của các định dạng trao đổi dữ liệu phổ biến để tạo thuận lợi cho bộ offeature trao đổi giữa các nhà cung cấp (Podio et al., 2001), rất ít nỗ lực đãđầu tư vào sự phát triển thực tế của các thuật toán và kỹ thuật để phù hợp vớinhững tính năng bộ. Chương trình Hoa Kỳ-chuyến thăm ví dụ, lấy được vân tay(và phải đối mặt) các thông tin của hàng triệu du khách đến sân bay Hoa Kỳ vàcảng biển. Một cảm biến vân tay quang hiện đang được sử dụng trong cácghi danh các giai đoạn để kiếm hình ảnh vân tay. Tuy nhiên, nó không đảm bảo rằng một kiểu tương tự như cảm biến sẽ được sử dụng tại một thời gian sau khi xác minhcác cá nhân tương tự. Có thể do tiến bộ trong công nghệ cảm biến, nó sẽ hấp dẫn hơn và hiệu quả chi phí để sử dụng loại mới hơnthiết bị cảm ứng. Chi phí và thời gian tham gia trong các re-enrolling cá nhân mọi lúcbộ cảm biến là thay đổi sẽ được to lớn, và có khả năng có thể dẫn đến rất lớntắc nghẽn trong hệ thống dẫn đến sự bất tiện cho người dùng. Trong trường hợp nhưnày, sự cần thiết cho tính năng khai thác và kết hợp các thuật toán hoạt động liên tục trên cảm biến khác nhau paramount và sẽ đáng kểảnh hưởng đến khả năng sử dụng của hệ thống trong một khoảng thời gian.

Kết quả (Việt) 2:

Hầu hết các hệ thống sinh trắc học hoạt động theo giả định rằng các dữ liệu sinh trắc học để được so sánh thu được bằng cách sử dụng cảm biến tương tự và, do đó, được giới hạn trong khả năng của mình để phù hợp hoặc so sánh sinh trắc học
dữ liệu có nguồn gốc từ các cảm biến khác nhau. Ví dụ, một sự công nhận loa
hệ thống có thể tìm thấy nó khó khăn để so sánh bản in tiếng có nguồn gốc từ hai
công nghệ thiết bị cầm tay khác nhau như electret và carbon-nút (Martin
et al., 2000). Phillips et al., 2000a nhà nước rằng hiệu suất của thuật toán nhận dạng khuôn mặt bị ảnh hưởng nghiêm trọng khi những hình ảnh được sử dụng để so sánh
được chụp bằng loại máy ảnh khác nhau. Tương tự như vậy, dấu vân tay thu được
sử dụng nhiều công nghệ cảm biến không thể được tin cậy so (Ross và
Jain, 2004) do các biến đổi trong công nghệ cảm biến, độ phân giải hình ảnh, khu vực cảm biến, hiệu ứng biến dạng, vv Mặc dù đã có tiến bộ trong việc
phát triển các định dạng trao đổi dữ liệu thông thường để tạo thuận lợi cho việc trao đổi offeature bộ giữa các nhà cung cấp (Podio et al., 2001), rất ít nỗ lực đã được
đầu tư phát triển thực tế của các thuật toán và kỹ thuật để phù hợp với
những bộ tính năng. Các chương trình US-VISIT ví dụ, lấy dấu vân tay
(và mặt) thông tin của hàng triệu du khách đến sân bay và Mỹ
cảng biển. Một cảm biến dấu vân tay quang học hiện đang được sử dụng trong
giai đoạn tuyển sinh để mua ảnh dấu vân tay. Tuy nhiên, nó không được bảo đảm rằng một loại tương tự của cảm biến sẽ được sử dụng tại một thời gian sau khi xác minh
cùng một cá nhân. Có thể là do những tiến bộ trong công nghệ cảm biến, nó sẽ được nhiều hơn mong muốn và chi phí hiệu quả để sử dụng các loại mới hơn của
cảm biến. Các chi phí và thời gian tham gia vào tái ghi danh cá nhân mỗi khi
cảm biến được thay đổi sẽ là rất lớn, và có thể dẫn đến rất lớn
tắc nghẽn trong hệ thống kết quả trong sử dụng bất tiện. Trong những trường hợp như
này, nhu cầu khai thác tính năng và phù hợp với các thuật toán hoạt động liền mạch giữa các cảm biến khác nhau là tối quan trọng và sẽ đáng kể
ảnh hưởng đến khả năng sử dụng của hệ thống trong một khoảng thời gian.