Multimodal Biometric Recognition

Açıklama

Biyometrik sistemler, tanıma amacıyla bireylerin fizyolojik veya davranışsal özelliklerini kullanır. Bu özellikler arasında parmak izleri, el geometrisi, yüz, ses, iris, retina, yürüyüş, imza, avuç içi izi, kulak vb. bulunur. Tanıma için tek bir özellik kullanan biyometrik sistemler (yani tek modlu biyometrik sistemler) genellikle birkaç kişiden etkilenir. gürültülü sensör verileri, evrensel olmama ve/veya biyometrik özelliğin ayırt edici olmaması, kabul edilemez hata oranları ve sahte saldırılar gibi pratik sorunlar. Multimodal biyometrik sistemler, farklı kaynaklardan elde edilen kanıtları birleştirerek bu sorunların bazılarının üstesinden gelir. Araştırmacılar, çok modlu biyometri kullanımının tek modlu biyometriye göre daha iyi kimlik doğrulama performansı sağladığını göstermiştir. Biyometrik füzyon, görüntü düzeyinde, özellik düzeyinde, eşleşme puanı düzeyinde, karar düzeyinde ve sıralama düzeyinde gerçekleştirilebilir.

Parmak izi, iris ve avuç izi tanımayı verimli bir şekilde birleştiren çok modlu bir biyometrik sistem geliştirdik. Çıkarılan özellikler birleştirilir ve sınıflandırma için nihai bir puan hesaplanır. Kod, CASIA Iris Image Database Version 1.0 ve CASIA Palmprint Image Database ile test edilmiştir. Deneylerimizde kullanılan parmak izi veri tabanı, kapasitif sensörlü ve USB 2.0 bağlantılı bir UPEK kaydırmalı parmak izi okuyucusu ile alınan parmak izi görüntülerinden oluşan bir koleksiyondu. Veritabanı 16 parmak genişliğinde ve parmak başına 8 gösterim derinliğindedir (toplam 128 parmak izi). Diğer biyometrik yöntemler istek üzerine mevcuttur.