Multimodal Biometric Recognition

Описание

Биометрические системы используют физиологические или поведенческие черты людей для целей распознавания. Эти признаки включают отпечатки пальцев, геометрию руки, лицо, голос, радужную оболочку, сетчатку, походку, подпись, отпечаток ладони, ухо и т. д. Биометрические системы, использующие один признак для распознавания (т. практические проблемы, такие как зашумленные данные датчиков, неуниверсальность и/или отсутствие различимости биометрического признака, неприемлемая частота ошибок и спуфинговые атаки. Мультимодальные биометрические системы решают некоторые из этих проблем за счет объединения данных, полученных из разных источников. Исследователи показали, что использование мультимодальной биометрии обеспечивает более высокую эффективность аутентификации по сравнению с одномодальной биометрией. Биометрическое слияние может выполняться на уровне изображения, на уровне функций, на уровне оценки соответствия, на уровне решения и на уровне ранга.

Мы разработали мультимодальную биометрическую систему, которая эффективно сочетает в себе распознавание отпечатков пальцев, радужной оболочки глаза и ладони. Извлеченные функции объединяются, и для классификации вычисляется окончательная оценка. Код был протестирован с базой данных CASIA Iris Image Database Version 1.0 и CASIA Palmprint Image Database. База данных отпечатков пальцев, используемая в наших экспериментах, представляла собой набор изображений отпечатков пальцев, снятых с помощью считывателя отпечатков пальцев UPEK с емкостным датчиком и подключением USB 2.0. База данных имеет ширину 16 пальцев и глубину 8 отпечатков на палец (всего 128 отпечатков пальцев). Другие биометрические методы доступны по запросу.