Uma aplicação baseada em computador é o reconhecimento de Biometria. Ela determina a autenticação para diferentes pessoas. Neste artigo, as imagens biométricas são coletadas para extração de características e comparadas com o Banco de Dados de Imagens de Faces CASIA, Banco de Dados de Imagens de Impressões Digitais CASIA, Banco de Dados de Imagens de Veias Digitais CASIA e Banco de Dados de Imagens de Íris CASIA. Neste artigo, aplicamos diferentes técnicas para reconhecimento biométrico, que foram as seguintes (Análise de Componentes Principais (PCA) para reconhecimento facial - Matriz de Co-ocorrência de Nível de Cinza (GLCM) para extração de características de reconhecimento de veias digitais - Extração de Características de Minúcias para reconhecimento de impressão digital - Extração de características com filtro de Gabor e Distância de Hamming para reconhecimento de íris). Então, aplicamos a tecnologia de compressão de imagem usando a Transformada Discreta do Cosseno (DCT) em todos os bancos de dados disponíveis para cada biometria e, em seguida, aplicamos as técnicas acima para reconhecimento biométrico. Isso foi feito para determinar o efeito da compressão de imagem nas taxas de reconhecimento e precisão. O objetivo deste artigo é melhorar a taxa de reconhecimento de biometria no sistema. O principal objetivo deste estudo é facilitar a implementação e aumentar a eficiência, melhorando a taxa de reconhecimento e a alta velocidade aplicando Máquina de Vetores de Suporte (SVM).
Mohamad et al. (Mon,) estudaram essa questão.