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Un método biométrico único ha sido ampliamente utilizado en el campo de la autenticación multimedia inalámbrica. Sin embargo, es vulnerable al spoofing y tiene una precisión limitada. Para hacer frente a este desafío, en este artículo proponemos un método de fusión multimodal para la huella dactilar y la voz mediante el uso de un método bayesiano dinámico, que aprovecha al máximo la especificidad de las características extraídas por un proyecto biométrico único y autentica a los usuarios a nivel de toma de decisiones. Demostramos que este método se puede extender a una autenticación biométrica más modal y puede lograr una precisión flexible en la autenticación. El experimento del método muestra que la tasa de reconocimiento y la estabilidad han mejorado significativamente, logrando un 4.46% y un 5.94%, respectivamente, en comparación con el unimodal. Además, también aumenta un 1.94% en comparación con los métodos multimodales generales para la fusión biométrica del reconocimiento.
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