Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Biometrics systems perform authentication based on human body features, systems based on only one kind of biometric trait are generally called as unimodal biometric systems. The performance and scalability of a biometric system can be increased by combining more than one biometric trait. Such systems are called as multimodal biometric systems. Being less intrusive and universal fingerprint based systems serve as good option for access control and surveillance. Iris recognition enjoys universality, high degree of uniqueness and moderate user co-operation. This makes Fingerprint & Iris recognition systems unavoidable in emerging security & authentication mechanisms. This book is focusing on a multimodal implementation of Fingerprint & Iris. Fingerprint and Iris features are extracted using multilevel decomposition of captured image data using a new family of wavelet called Hybrid Wavelet type-I and type-II. Feature vector of iris and fingerprint are combined using decision fusion technique and their performance is studied here.