Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-15T13:58:02Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11854053 bytes, checksum: 163184cdc69158f6b29ef104b33eebbe (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-15T13:58:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11854053 bytes, checksum: 163184cdc69158f6b29ef104b33eebbe (MD5) Previous issue date: 2016-12-12 / Biometric recognition has been increasingly adopted in several applications. The main reason for this choice is based on the fact that biometric information is harder to forge, share or misplace in comparison with other authentication alternatives. Many individual traits can be used in a biometric system, such as fingerprint, face, voice, iris and others. Several researches have explored these and other traits producing safer and more accurate recognition methods, but none of them are completely reliable and there are much to improve in this area. This work presents a new approach for fingerprint matching, which is an important step in the identification process. Many comparison alternatives between fingerprints have been used aiming to improve the reliability of the proposed method. This work evaluates two bio-inspired algorithms for parameter optimization, Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization. To validate the proposed method the Equal Error Rate of six databases have been measured, including databases from previous Fingerprint Verification Competitions and a local database named BioPass-UFPB. Results presents 0.2% Equal Error Rate. / O reconhecimento de indivíduos por meio de informações biométricas tem sido cada vez mais adotado nas mais diversas aplicações. Uma das razões para essa escolha fundamenta-se no fato de que informações biométricas são mais difíceis de adulterar, compartilhar ou extraviar do que outros métodos de identificação. Várias características de indivíduos, físicas e comportamentais, podem ser utilizadas em um sistema biométrico, como a impressão digital, face, voz e íris. Diversos trabalhos têm explorado esses traços produzindo mecanismos de reconhecimento cada vez mais seguros e precisos, mas nenhum é imune a falhas e ainda há muito o que evoluir. A impressão digital tem se mostrado um traço biométrico bastante eficaz, uma vez que sua alta precisão e seu baixo custo tornam os sistemas mais acessíveis e com resultados satisfatórios. No entanto, o reconhecimento por impressão digital ainda é um problema em aberto, visto que esses algoritmos ainda apresentam erros em sua execução de falsa aceitação e falsa rejeição. Este trabalho apresenta uma nova abordagem de casamento de impressões digitais que é uma etapa importante do processo de identificação. Diversas alternativas de comparação entre as impressões digitais são aplicadas com o objetivo de aumentar a confiabilidade do método proposto. Para ajuste de parâmetros foram utilizados os Algoritmos Bioinspirados: Algoritmos Genéticos e Otimização por Nuvens de Partículas. A validação deste método se fez através da avaliação da Taxa de Erro Igual nos bancos de dados do projeto Fingerprint Verification Competition e do projeto BioPass-UFPB, totalizando seis bancos de dados. Resultados apresentaram Taxa de Erro Igual de 0,2%

This project deals with fingerprint biometrics. Describes the origin and significance of ridges. Project denote the significance and detection of singular points. The way of classication fingerprint to the vlase usány by the singular points. It contains a list of types of minutiae and their detection. There is basic methods for matching fingerprints. The minutae-based matching method is realize in program Matlab.

Penkiose disertacijos darbo dalyse nagrinėjamos asmens identifikavimo pagal pirštų atspaudus ir balsą problemos ir siūlomi jų sprendimai. Pirštų atspaudų požymių išskyrimo algoritmų kokybės įvertinimo problemą siūloma spręsti panaudojant sintezuotus pirštų atspaudus. Darbe siūlomos žinomo pirštų atpaudų sintezės algoritmo modifikacijos, kurios leidžia sukurti piršto atspaudo vaizdą su iš anksto nustatytomis charakteristikomis ir požymiais bei pagreitina sintezės procesą. Pirštų atspaudų požymių palyginimo problemos yra aptartos ir naujas palyginimo algoritmas yra siūlomas deformuotų pirštų palyginimui. Algoritmo kokybė yra įvertinta naudojant viešai prieinamas ir vidines duomenų bazes. Naujas asmens identifikavimo pagal balsą metodas remiantis tiesinės prognozės modelio grupinės delsos požymiais ir tų požymių palyginimo metrika kokybės prasme lenkia tradicinius asmens identifikavimo pagal balsą metodus. Pirštų ir balso įrašų nepriklausomumas yra irodytas ir asmens atpažinimas pagal balsą ir pirštų atspaudus kartu yra pasiūlytas siekiant išspręsti bendras biometrinių sistemų problemas. / This dissertation focuses on person identification problems and proposes solutions to overcome those problems. First part is about fingperprint feaures extraction algorithm performance evaluaiton. Modifications to a known synthesis algorithm are proposed to make it fast and suitable for performance evaluation. Matching of deformed fingerprints is discussed in the second part of the work. New fingerprint matching algorithm that uses local structures and does not perform fingerprint alignment is proposed to match deformed fingerprints. The use of group delay features of linear prediciton model for speaker identification is proposed in the third part of the work. New similarity metric that uses group delay features is described. It is demonstrated that automatic speaker identification system with proposed features and similarity metric outperforms traditional speaker identification systems. Multibiometrics using fingerprints and voice is adressed in the last part of the dissertation.

No description available.