Evaluarea pe o scara larga a autentificarii biometrice multimodale

Evaluarea pe o scara larga a autentificarii biometrice multimodale

Folosind sisteme de ultima generatie

[banuiesc k nu vrei sa'ti traduc toate denumirile alea.]

Abstract: Analizam performanta autentificarii biometrice multimodale folosind sisteme de biometrie faciala si amprentare de ultima generatie fara comanda speciala(COTS) pe o populatie de aproximativ 1000 de persoane. Majoritatea studiilor anterioare de biometrie multimodala au fost limitate la sisteme non-COTS(cred k e cva d genu cu comanda speciala) de o precizie relativ scazuta si la populatii de cāteva sute de utilizatori. Munca noastra este prima pentru a demonstra ca sistemele de biometrie faciala si amprentare pot obtine cāstiguri semnificative fie numai asupra biometriei, chiar si atunci cānd se utilizeaza sisteme COTS foarte precise pe o scara relativ mare a populatiei. Īn plus fata de metodele m 24324q1613y ultimodale bine-cunoscute de examinare, introducem noi metode de normalizare si fuziune care ulterior imbunatatesc precizia

1.Introducere

TH): Aceasta metoda este printre asa-numitele tehnici statistice robuste [10]. Arata punctele brute pt intervalul (0, 1):

Adaptive(AD) : [.]

Adaptarea noastra de normalizare este formulata ca ,unde indica functia de mapare care este aplicata pe scorurile normalizate MM, . Am considerat urmatoarele trei optiuni pentru a functia . Aceste functii utilizeaza doi parametric, c(centru) si w(latime), care pot fi prevazuti de furnizori, sau estimati de un sistem integrator. Īn aceasta activitate, estimam acesti parametri.

Two-Quadrics(QQ): Aceasta functie este compusa din doua segmente patratice care modifica concavitatea pt c (fig. 1a):

User Weighting (UW) In aceasta metoda,punctual de topire UW pentru i este calculat ca

[................... m-am plictisit d metodele alea si nu inteleg nimic

5. Rezultate experimentale

Table 2. Number of false rejects with matchers operating at 1% and 0.1% FAR.

Normalizarea

Fig. 3 arata efectul fiecarei metode de normalizare pe performanta sistemului pentru diferite (dar fixe) metode de fuziune. Curbele ROC pentru cele trei amprente digitale si sisteme faciale sunt, de asemenea, indicate pentru comparatie. Pentru fuziunea MW (fig. 3d), ponderile calculate īn conformitate cu Eq. (7), sunt: 0 , 0,22, 0,37 si 0,21, pentru cele trei amprente digitale, si ,respectiv, sistemul facial. Pentru fuziunea UW (fig. 3e), mediile ponderilor pentru aceste patru sisteme biometrice individuale, calculate de la Eq. (11), sunt 0 , 0,64, 0,17 si, respectiv, 0,05.

Din Fig. 3 si Tabelul 1, vedem ca metodele de normalizare QLQ si MM au condus la cea mai buna performanta, cu exceptia metodei de fuziune MIS. Īntre aceste doua metode de normalizare, QLQ este mai buna decāt MM pentru metodele de fuziune MAS si UW; si despre MM la fel ca si pentru celelalte.

Fig. 3. Efecte ale metodelor de normalizare asupra performantei sistemelor pentru diferite metode de fuziune: (a) fuziune SS, (b) fuziune MIS, (c) fuziune MAS, (d) fuziune MW, (e) fuziune UW

Fuziunea

Fig. 4 arata efectul fiecarei metode de fuziune asupra performantei sistemelor pentru diferite (dar fixe) metode de normalizare. Din Fig.4 si Tabelul 1, observam ca metodele de fuziune SS, MAS si MW au in general performante mai bune decāt celelalte doua (MIS si UW). Dar, pentru FAR īn intervalul [0 %, 10%], fuziunea UW este mai buna decāt celelalte. Un motiv ca performanta fuziunii UW trece de 0,01% FAR poate fi faptul ca erorile de estimare devin dominante.

Fig. 4. Efecte ale metodelor de fuziune asupra performantei sistemelor pentru diferite metode de normalizare: (a) normalizare MM, (b) normalizare ZS, (c) normalizare TH, (d) normalizare QLQ.

Concluzii

Am analizat performanta autentificarii biometrice multimodale folosind sisteme de biometrie faciala si amprentare de ultima generatie fara comanda speciala(COTS) pe o populatie de aproximativ 1000 de personae care este in mod considerabil mai mare decat in studiile precedente. Am introdus noi metode de normalizare si de fuziune a realiza scorul de potrivire la nivel multimodal de fuziune a datelor biometrice. Munca noastra arata ca sistemele biometrice faciale si de amprentare COTS pot atinge o performanta mai buna decāt sistemele unimodale COTS.