Multi-sensor systems: In these syst

Multi-sensor systems: In these systems, a single biometric trait is imaged using multiple sensors in order to extract diverse information from (spatially) registered images. For example, a system may record the twodimensional texture content of a person's face using a CCD camera and the
three-dimensional surface shape of the face using a range sensor in order to
perform authentication. The introduction of a new sensor (in this case, the range sensor) to measure the facial surface variation increases the cost of
the multibiometric system. However, the availabihty of multi-sensor data
pertaining to a single trait can assist the segmentation and registration procedures also (Bendjebbour et al., 2001) besides improving matching accuracy.
Marcialis and Roli, 2004a discuss a scheme to fuse the fingerprint information of a user obtained using an optical and a capacitive fingerprint sensor
(spatial registration between the two sensors is not necessary in this case).
The authors, in their work, indicate that the two sensors provide complementary information thereby resulting in better matching accuracy. They
also suggest the possibility of employing a dynamic sensor selection scheme
(Woods et al., 1997; Giacinto and Roli, 2001) wherein, based on the nature
of the input data obtained from the two sensors, the information from only
one of the sensors may be used to perform recognition. Chen et al., 2005a
examine the face images of an individual obtained using a thermal infrared
camera and a visible light camera. They demonstrate that integrating the
evidence supplied by these two images (both at the score-level and ranklevel) improves matching performance. Socolinsky and Selinger, 2004 and
Heo et al., 2004 also demonstrate the benefits of using thermal infrared and
visible light imagery for face recognition.

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống đa cảm biến: trong các hệ thống này, một đặc điểm sinh trắc học duy nhất chụp ảnh bằng cách sử dụng nhiều cảm biến để trích xuất các thông tin đa dạng từ đăng ký (trong không gian) hình ảnh. Ví dụ, một hệ thống có thể ghi lại nội dung kết cấu twodimensional của khuôn mặt của một người sử dụng một camera CCD và cácba chiều bề mặt hình dạng của khuôn mặt bằng cách sử dụng một loạt các cảm biến đểthực hiện xác thực. Giới thiệu về một bộ cảm biến mới (trong trường hợp này, các cảm biến phạm vi) để đo bề mặt biến đổi làm tăng chi phíHệ thống multibiometric. Tuy nhiên, availabihty dữ liệu đa cảm biếnliên quan đến một đặc điểm duy nhất có thể hỗ trợ các thủ tục phân khúc và đăng ký cũng (Bendjebbour và ctv., 2001) bên cạnh việc nâng cao độ chính xác phù hợp.Marcialis và Roli, 2004a thảo luận về một đề án để cầu chì thông tin dấu vân tay của một người dùng thu được bằng cách sử dụng một quang học và một bộ cảm biến điện dung dấu vân tay(đăng ký không gian giữa hai cảm biến là không cần thiết trong trường hợp này).Các tác giả, trong công việc của họ, chỉ ra rằng hai cảm biến cung cấp thông tin bổ sung, do đó kết quả là tốt hơn phù hợp với độ chính xác. Họcũng đề nghị khả năng sử dụng một cảm biến động lựa chọn lược đồ(Woods et al., năm 1997; Giacinto và Roli, 2001) trong đó, dựa vào bản chấtcủa đầu vào dữ liệu thu được từ cảm biến hai, các thông tin từ duymột trong các cảm biến có thể được sử dụng để thực hiện công nhận. Chen et al., 2005akiểm tra các hình ảnh khuôn mặt của một cá nhân thu được bằng cách sử dụng tia hồng ngoại nhiệtmáy ảnh và máy ảnh ánh sáng nhìn thấy được. Họ chứng minh rằng việc tích hợp cácbằng chứng được cung cấp bởi những hình ảnh hai (cả ở cấp độ điểm và ranklevel) cải thiện hiệu suất phù hợp. Socolinsky và Selinger, năm 2004 vàHeo et al., năm 2004 cũng chứng minh các lợi ích của việc sử dụng nhiệt hồng ngoại vàcó thể nhìn thấy hình ảnh ánh sáng để nhận dạng khuôn mặt.

Kết quả (Việt) 2:

Hệ thống đa cảm biến: Trong các hệ thống này, một đặc điểm sinh trắc học duy nhất được chụp ảnh sử dụng nhiều cảm biến để trích xuất thông tin đa dạng từ (không gian) hình ảnh đăng ký. Ví dụ, một hệ thống có thể ghi lại các nội dung kết cấu twodimensional của khuôn mặt của một người sử dụng một máy ảnh CCD và
hình dạng bề mặt ba chiều của khuôn mặt bằng cách sử dụng cảm biến tầm để
thực hiện xác thực. Sự ra đời của một cảm biến mới (trong trường hợp này, các cảm biến tầm) để đo lường sự thay đổi bề mặt làm tăng chi phí của
hệ thống multibiometric. Tuy nhiên, các availabihty dữ liệu đa cảm biến
liên quan đến một đặc điểm duy nhất có thể hỗ trợ các thủ tục phân khúc và đăng ký cũng (Bendjebbour et al., 2001) bên cạnh nâng cao phù hợp với độ chính xác.
Marcialis và Roli, 2004a thảo luận về một kế hoạch để cầu chì thông tin dấu vân tay của một người sử dụng có được sử dụng một cảm biến dấu vân tay điện dung quang và
(đăng ký không gian giữa hai cảm biến là không cần thiết trong trường hợp này).
các tác giả, trong công việc của họ, cho thấy hai bộ cảm biến cung cấp thông tin bổ sung do đó dẫn đến độ chính xác tốt hơn kết hợp. Họ
cũng đề nghị về khả năng sử dụng một chương trình lựa chọn cảm biến năng động
(Woods et al, 1997;. Giacinto và Roli, 2001) trong đó, dựa vào tính chất
của dữ liệu đầu vào thu được từ hai cảm biến, thông tin từ chỉ
một trong các cảm biến có thể được sử dụng để thực hiện nhận dạng. Chen et al., 2005a
kiểm tra các hình ảnh khuôn mặt của một cá nhân được sử dụng tia hồng ngoại nhiệt
máy ảnh và một máy ảnh ánh sáng nhìn thấy. Họ chứng minh rằng việc tích hợp các
bằng chứng được cung cấp bởi hai hình ảnh này (ở cả hai điểm cấp và ranklevel) cải thiện hiệu suất phù hợp. Socolinsky và Selinger, 2004 và
Heo et al., 2004 cũng chứng minh những lợi ích của việc sử dụng tia hồng ngoại và nhiệt
hình ảnh ánh sáng nhìn thấy được cho nhận dạng khuôn mặt.