Multimodal Biometric Recognition

Описание

Биометричните системи използват физиологичните или поведенчески черти на индивидите за целите на разпознаването. Тези черти включват пръстови отпечатъци, геометрия на ръцете, лице, глас, ирис, ретина, походка, подпис, отпечатък на длан, ухо и др. Биометричните системи, които използват една черта за разпознаване (т.е. унимодални биометрични системи), често се влияят от няколко практически проблеми като шумни сензорни данни, неуниверсалност и/или липса на отличителност на биометричния белег, неприемливи нива на грешка и измамни атаки. Мултимодалните биометрични системи преодоляват някои от тези проблеми чрез консолидиране на доказателствата, получени от различни източници. Изследователите са показали, че използването на мултимодална биометрия осигурява по-добра производителност на удостоверяване в сравнение с унимодалната биометрия. Биометричното сливане може да се извърши на ниво изображение, ниво на характеристики, ниво на резултат на съвпадение, ниво на решение и ниво на ранг.

Разработихме мултимодална биометрична система, която ефективно съчетава разпознаване на пръстов отпечатък, ирис и отпечатък на длан. Извлечените характеристики се комбинират и се изчислява окончателен резултат за класификация. Кодът е тестван с CASIA Iris Image Database версия 1.0 и CASIA Palmprint Image Database. Базата данни за пръстови отпечатъци, използвана в нашите експерименти, беше колекция от изображения на пръстови отпечатъци, направени с четец на пръстови отпечатъци с плъзгане UPEK с капацитивен сензор и USB 2.0 връзка. Базата данни е широка 16 пръста и дълбока 8 импресии на пръст (общо 128 пръстови отпечатъка). Други биометрични модалности са налични при поискване.