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Feature level Fusion for Multi-biometric with identical twins

机译：具有同卵双胞胎的多生物特征级融合

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The power of multi-biometric fusion for identical twins at the feature-level with Dis-Mean algorithm is addressed in this work. A feature-fusion framework is geared toward improving identical twins identification accuracy for multiple biometrics. A novel multi-biometric system is thus designed based on the framework, which serves as fusion guidelines for multi-biometric applications that fuse at the feature-level with identical twins. This framework was applied to the twin handwriting and fingerprint to 30 twins with 480 images, when using MAE for intra-class and inter-class for accuracy. The result provides an alternative mechanism to detect identical twin besides using the traditional methods.
机译：这项工作解决了在同一个双胞胎上使用Dis-Mean算法在同一个双胞胎上进行多生物融合的能力。特征融合框架旨在提高多个生物识别技术的同卵双胞胎识别准确性。因此，基于该框架设计了一种新颖的多生物学系统，该系统可作为多生物学应用程序的融合指南，这些应用程序在特征级别与同卵双胞胎融合。当使用MAE进行类别内和类别间准确性时，此框架应用于双胞胎笔迹和指纹识别30个具有480张图像的双胞胎。该结果提供了一种替代机制，除了使用传统方法之外，还可以检测相同的双胞胎。

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