| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Razvoj odločitvenega modela za izbiro multimodalne biometrične nadzorne tehnologije
Avtorji:Božič, Tomaž (Avtor)
Kofjač, Davorin (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Bozic_Tomaz_2016.pdf (2,27 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:V magistrskem delu se ukvarjamo z razvojem prototipnega sistema za podporo odločanju pri izbiri multimodalne biometrične nadzorne tehnologije. V teoretičnem delu so predstavljene najbolj razširjene metode biometrične identifikacije in verifikacije. Nato smo predstavili sisteme za strojno učenje z metodo podatkovnega rudarjenja. Natančno smo predstavili tudi programsko orodje Orange in utemeljili, zakaj smo ga uporabili. V empiričnem delu naloge smo razvili prototip večkriterijskega odločitvenega modela za pomoč svetovalcem/prodajnikom pri izbiri topologije sistema za potrebe varovanja določenega objekta. Model smo razvili s pomočjo sistema na podlagi strojnega učenja Orange. V modelu smo uporabili naslednje klasifikacijske metode: Naive Beyes, Neural Network, k NN, SVM, Random Forest in Classification Tree. Model smo naučili in validirali na dejanskih podatkih obravnavanega podjetja. Kot najtočnejša metoda pri klasifikaciji se je izkazala metoda klasifikacije Random Forest z natančnostjo klasifikacije CA 98,63 %. Razviti model je pokazal zadovoljivo natančnost pri ustrezni izbiri sistema biometrične identifikacije in verifikacije.
Ključne besede:pristopna kontrola, biometrija, strojno učenje, klasifikacija, večkriterijski odločitveni modeli
Leto izida:2016
Izvor:Kranj
COBISS_ID:7801363 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:IH6KZUHH
Število ogledov:850
Število prenosov:62
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:FOV
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Development of Decision Making Model for Selection of Multi-modal Biometric Control Technology System
Opis:In this master degree we are dealing with development of prototype model for decission making support when choosing multimodal biometric system for future installation. Furthermore the most common methods of biometric identification and verification are presented here. Then we have introduced most common analytical suites based on machine learning and data mining methods. We have also described data mining suite Orange in details and justified why we chose this suite. In the empiric part of this scientific work we developed a prototype decision support system to help advisers / sales management in the selection of the system's topology for the purposes of protecting a particular object. The model was developed with Orange suite. We used following classification methods in the model: Naive Beyes, Neural Network, k-NN, SVM, Random Forest in Classification Tree. The model has been learned and validated on actual data of the company observed. During the work, we find method Random Forest as the most accurate classification method in this research with accuracy of classification CA 98,63%. The developed model showed a satisfactory precision in choosing an appropriate system of biometric identification and verification.
Ključne besede:access control, biometrics, machine learning, classification, decision support model


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici