Multimodal Biometric Recognition

Опис

Біометричні системи використовують фізіологічні чи поведінкові риси людей для розпізнавання. Ці ознаки включають відбитки пальців, геометрію рук, обличчя, голос, райдужну оболонку ока, сітківку ока, ходу, підпис, відбиток долоні, вухо тощо. Біометричні системи, які використовують одну ознаку для розпізнавання (тобто унімодальні біометричні системи), часто зазнають впливу кількох практичні проблеми, як-от зашумлені дані датчиків, неуніверсальність та/або недостатня відмінність біометричних ознак, неприйнятні частоти помилок і фальсифікаційні атаки. Мультимодальні біометричні системи долають деякі з цих проблем шляхом консолідації доказів, отриманих з різних джерел. Дослідники показали, що використання мультимодальної біометрії забезпечує кращу ефективність автентифікації порівняно з унімодальною біометрією. Біометричне об’єднання можна виконати на рівні зображення, функції, рівня оцінки відповідності, рівня прийняття рішення та рівня рангу.

Ми розробили мультимодальну біометричну систему, яка ефективно поєднує розпізнавання відбитків пальців, райдужної оболонки ока та долоні. Витягнуті характеристики об’єднуються, і для класифікації обчислюється остаточний бал. Код було протестовано з базою даних CASIA Iris Image Database версії 1.0 і CASIA Palmprint Image Database. База даних відбитків пальців, яка використовувалася в наших експериментах, являла собою колекцію зображень відбитків пальців, зроблених за допомогою сканера відбитків пальців UPEK з ємнісним датчиком і підключенням USB 2.0. База даних має ширину 16 пальців і глибину 8 показів на палець (загалом 128 відбитків пальців). Інші біометричні модальності доступні за запитом.