Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Investigation Of Ben-ford's Law Divergence And Machine Learning Techniques For Separability Of Fingerprint Images

論文の概要: An Investigation Of Ben-ford's Law Divergence And Machine Learning Techniques For Separability Of Fingerprint Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01699v1
Date: Wed, 5 Jan 2022 16:49:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-06 15:07:29.935625
Title: An Investigation Of Ben-ford's Law Divergence And Machine Learning Techniques For Separability Of Fingerprint Images
Title（参考訳）: ベン・フォードの法則の発散と機械学習による指紋画像の分離性の検討
Authors: Aamo Iorliam, Orgem Emmanuel, and Yahaya I. Shehu
Abstract要約: 指紋画像の識別における重要な特徴は、これらの異なる種類の指紋画像の特徴を利用することである。本研究の目的は,指紋画像の分類を行うことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Protecting a fingerprint database against attackers is very vital in order to protect against false acceptance rate or false rejection rate. A key property in distinguishing fingerprint images is by exploiting the characteristics of these different types of fingerprint images. The aim of this paper is to perform the classification of fingerprint images.
Abstract（参考訳）: 指紋データベースを攻撃者から守ることは、偽の受け入れ率や偽の拒絶率から保護するために非常に重要である。指紋画像の識別における重要な特徴は、これらの異なる種類の指紋画像の特徴を利用することである。本論文の目的は,指紋画像の分類を行うことである。

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