Multimodal Biometric Recognition

説明

生体認証システムは、認識目的で、個人の生理学的または行動特性を利用します。これらの特徴には、指紋、手の形、顔、声、虹彩、網膜、歩き方、署名、掌紋、耳などが含まれます。単一の特徴を認識に使用するバイオメトリック システム (つまり、ユニモーダル バイオメトリック システム) は、多くの場合、いくつかの特性の影響を受けます。ノイズの多いセンサー データ、生体認証特性の非普遍性および/または独自性の欠如、容認できないエラー率、スプーフィング攻撃などの実際的な問題。マルチモーダル生体認証システムは、さまざまな情報源から得られた証拠を統合することで、これらの問題のいくつかを克服します。研究者は、マルチモーダル バイオメトリクスを使用すると、ユニモーダル バイオメトリクスよりも優れた認証パフォーマンスが得られることを示しています。バイオメトリック フュージョンは、画像レベル、機能レベル、一致スコア レベル、決定レベル、およびランク レベルで実行できます。

指紋、虹彩、掌紋の認識を効率的に組み合わせたマルチモーダル生体認証システムを開発しました。抽出された特徴が組み合わされ、分類のために最終的なスコアが計算されます。コードは、CASIA Iris Image Database バージョン 1.0 および CASIA Palmprint Image Database でテストされています。実験で使用した指紋データベースは、静電容量センサーと USB 2.0 接続を備えた UPEK スワイプ指紋リーダーで撮影した指紋画像のコレクションでした。データベースは、幅 16 指、深さ 1 指あたり 8 印象 (合計 128 指紋) です。リクエストに応じて、その他の生体認証モダリティも利用できます。