41 Entrenamiento optimizado de redes neuronales para reconocimiento biométrico
Los sistemas actuales de autenticación biométrica para un grupo de individuos suelen requerir de un reentrenamiento completo cuando se registran nuevos usuarios, causando la indisponibilidad del sistema durante todo ese tiempo. En el intento de solventar dicho problema se propone un sistema de auten...
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| Tipo de documento: | capítulo de livro |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Castilla-La Mancha |
| Repositório: | RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLM |
| OAI Identifier: | oai:ruidera.uclm.es:10578/28651 |
| Acesso em linha: | http://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.41 http://hdl.handle.net/10578/28651 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | autenticación biometría huella dactilar redes neuronales |
| Resumo: | Los sistemas actuales de autenticación biométrica para un grupo de individuos suelen requerir de un reentrenamiento completo cuando se registran nuevos usuarios, causando la indisponibilidad del sistema durante todo ese tiempo. En el intento de solventar dicho problema se propone un sistema de autenticación que permite autenticar a un usuario registrado con su huella dactilar sin afectar a la disponibilidad. Este sistema es gestionado por un algoritmo que estima y gestiona un cierto número necesario de redes neuronales que funcionan de forma paralela de modo que el proceso de alta de nuevos usuarios, además de ser rápido, no afecta en ningún caso al funcionamiento del sistema ni al resto de usuarios. |
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