Multimodal Biometric Recognition

기술

생체 인식 시스템은 인식 목적으로 개인의 생리적 또는 행동적 특성을 사용합니다. 이러한 특성에는 지문, 손 모양, 얼굴, 음성, 홍채, 망막, 보행, 서명, 장문, 귀 등이 포함됩니다. 인식을 위해 단일 특성을 사용하는 생체 인식 시스템(즉, 단일 모드 생체 인식 시스템)은 종종 여러 가지 영향을 받습니다. 노이즈 센서 데이터, 비보편성 및/또는 생체 인식 특성의 구별성 부족, 허용할 수 없는 오류율, 스푸핑 공격과 같은 실제 문제. 다중 모드 생체 인식 시스템은 여러 출처에서 얻은 증거를 통합하여 이러한 문제 중 일부를 극복합니다. 연구원들은 다중 모드 생체 인식의 사용이 단일 모드 생체 인식보다 더 나은 인증 성능을 제공한다는 것을 보여주었습니다. 생체 융합은 이미지 레벨, 특징 레벨, 매치 스코어 레벨, 결정 레벨, 랭크 레벨에서 수행할 수 있다.

지문, 홍채 및 장문 인식을 효율적으로 결합하는 다중 모드 생체 인식 시스템을 개발했습니다. 추출된 특징을 결합하고 분류를 위해 최종 점수를 계산합니다. 코드는 CASIA Iris Image Database 버전 1.0 및 CASIA Palmprint Image Database로 테스트되었습니다. 실험에 사용된 지문 데이터베이스는 정전식 센서와 USB 2.0 연결이 있는 UPEK 지문 판독기로 촬영한 지문 이미지 모음입니다. 데이터베이스는 너비가 16개이고 손가락 깊이가 8개(총 128개 지문)입니다. 요청 시 다른 생체 인식 방식을 사용할 수 있습니다.