Multimodal Biometric Recognition

Sự miêu tả

Hệ thống sinh trắc học sử dụng các đặc điểm sinh lý hoặc hành vi của các cá nhân, cho các mục đích nhận dạng. Những đặc điểm này bao gồm dấu vân tay, hình dạng bàn tay, khuôn mặt, giọng nói, mống mắt, võng mạc, dáng đi, chữ ký, chữ in lòng bàn tay, tai, v.v. Các hệ thống sinh trắc học sử dụng một đặc điểm duy nhất để nhận dạng (tức là hệ thống sinh trắc học đơn phương thức) thường bị ảnh hưởng bởi một số các vấn đề thực tế như dữ liệu cảm biến bị nhiễu, tính không phổ biến và/hoặc thiếu tính phân biệt của đặc điểm sinh trắc học, tỷ lệ lỗi không thể chấp nhận được và các cuộc tấn công giả mạo. Hệ thống sinh trắc học đa phương thức khắc phục một số vấn đề này bằng cách hợp nhất các bằng chứng thu được từ các nguồn khác nhau. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng sinh trắc học đa phương thức mang lại hiệu suất xác thực tốt hơn so với sinh trắc học đơn phương thức. Kết hợp sinh trắc học có thể được thực hiện ở cấp độ hình ảnh, cấp độ tính năng, cấp độ điểm trận đấu, cấp độ quyết định và cấp độ xếp hạng.

Chúng tôi đã phát triển một hệ thống sinh trắc học đa phương thức kết hợp hiệu quả nhận dạng dấu vân tay, mống mắt và dấu vân tay. Các tính năng đã trích xuất được kết hợp và tính điểm cuối cùng để phân loại. Mã đã được kiểm tra với Cơ sở dữ liệu hình ảnh CASIA Iris Phiên bản 1.0 và Cơ sở dữ liệu hình ảnh CASIA Palmprint. Cơ sở dữ liệu dấu vân tay được sử dụng trong các thí nghiệm của chúng tôi là tập hợp các hình ảnh dấu vân tay được chụp bằng đầu đọc dấu vân tay vuốt UPEK với cảm biến điện dung và kết nối USB 2.0. Cơ sở dữ liệu rộng 16 ngón tay và sâu 8 lần hiển thị trên mỗi ngón tay (tổng số 128 dấu vân tay). Các phương thức sinh trắc học khác có sẵn theo yêu cầu.