A combinação de fontes biométricas não redundantes da multibiometria supera a precisão de cada fonte individual (monobiometria). Além do mais, dois problemas em biometria, ruído e ataques de usurpadores, podem ser minimizados pelo uso de múltiplos sensores e biometria multimodal. Entretanto, se as similaridades estão em todos traços biométricos, como em gêmeos monozigotos (MZ), o processamento de múltiplas fontes não melhora a performance. Para distinguir extrema similitude, influências epigenéticas e ambientais são mais importantes do que o DNA herdado. Esta tese examina a plasticidade fenotípica na assimetria humana como uma ferramenta para melhorar a multibiometria. A técnica de Processamento Bilateral (PB) é introduzida para analisar discordâncias em lados esquerdo e direito dos traços biométricos. PB foi testado com imagens de espectro visível e infravermelho usando Correlação Cruzada, Wavelets e Redes Neurais Artificiais. Os traços selecionados foram dentes, orelhas, íris, impressões digitais, narinas e bochechas. PB acústico também foi implementado para avaliação da assimetria vibracional durante sons vocálicos e comparado a um sistema reconhecedor de locutores com parametrização via MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) e classificado por Quantização Vetorial. Para o PB de imagens e acústico foram coletadas 20 amostras por traço biométrico durante um ano de nove irmãos masculinos adultos. Com propósito de teste, as biometrias esquerdas foram impostoras às biometrias direitas do mesmo indivíduo e vice-versa, o que levou a 18 entidades serem identificadas por traço biométrico. Resultados alcançaram identificação total em todas biometrias tratadas com PB, comparado a um máximo de 44% de identificação correta sem PB. Esta tese conclui que peculiaridades bilaterais melhoram a performance multibiométrica e podem complementar qualquer abordagem de reconhecimento. / Combination of non-redundant biometric sources in multibiometrics overcomes individual source accuracy (monobiometrics). Moreover, two problems in biometrics, noise and impostor attacks, can be minimized by the use of multi-sensor, multi-modal biometrics. However, if similarities are in all traits, as in monozygotic twins (MZ), multiple source processing does not improve performance. To distinguish extreme similitude, epigenetic and environmental influences are more important than DNA inherited. This thesis examines phenotypic plasticity in human asymmetry as a tool to ameliorate multibiometrics. Bilateral Processing (BP) technique is introduced to analyze discordances in left and right trait sides. BP was tested in visible and infrared spectrum images using Cross-Correlation, Wavelets and Artificial Neural Networks. Selected traits were teeth, ears, irises, fingerprints, nostrils and cheeks. Acoustic BP was also implemented for vibration asymmetry evaluation during voiced sounds and compared to a speaker recognition system parameterized via MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) and classified by Vector Quantization. Image and acoustic BP gathered 20 samples per biometric trait during one year from nine adult male brothers. For test purposes, left biometrics was impostor to right biometrics from the same individual and vice-versa, which led to 18 entities to be identified per trait. Results achieved total identification in all biometrics treated with BP, compared to maximum 44% of correct identification without BP. This study concludes that bilateral peculiarities improve multibiometric performance and can complement any recognition approach.

A combinação de fontes biométricas não redundantes da multibiometria supera a precisão de cada fonte individual (monobiometria). Além do mais, dois problemas em biometria, ruído e ataques de usurpadores, podem ser minimizados pelo uso de múltiplos sensores e biometria multimodal. Entretanto, se as similaridades estão em todos traços biométricos, como em gêmeos monozigotos (MZ), o processamento de múltiplas fontes não melhora a performance. Para distinguir extrema similitude, influências epigenéticas e ambientais são mais importantes do que o DNA herdado. Esta tese examina a plasticidade fenotípica na assimetria humana como uma ferramenta para melhorar a multibiometria. A técnica de Processamento Bilateral (PB) é introduzida para analisar discordâncias em lados esquerdo e direito dos traços biométricos. PB foi testado com imagens de espectro visível e infravermelho usando Correlação Cruzada, Wavelets e Redes Neurais Artificiais. Os traços selecionados foram dentes, orelhas, íris, impressões digitais, narinas e bochechas. PB acústico também foi implementado para avaliação da assimetria vibracional durante sons vocálicos e comparado a um sistema reconhecedor de locutores com parametrização via MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) e classificado por Quantização Vetorial. Para o PB de imagens e acústico foram coletadas 20 amostras por traço biométrico durante um ano de nove irmãos masculinos adultos. Com propósito de teste, as biometrias esquerdas foram impostoras às biometrias direitas do mesmo indivíduo e vice-versa, o que levou a 18 entidades serem identificadas por traço biométrico. Resultados alcançaram identificação total em todas biometrias tratadas com PB, comparado a um máximo de 44% de identificação correta sem PB. Esta tese conclui que peculiaridades bilaterais melhoram a performance multibiométrica e podem complementar qualquer abordagem de reconhecimento. / Combination of non-redundant biometric sources in multibiometrics overcomes individual source accuracy (monobiometrics). Moreover, two problems in biometrics, noise and impostor attacks, can be minimized by the use of multi-sensor, multi-modal biometrics. However, if similarities are in all traits, as in monozygotic twins (MZ), multiple source processing does not improve performance. To distinguish extreme similitude, epigenetic and environmental influences are more important than DNA inherited. This thesis examines phenotypic plasticity in human asymmetry as a tool to ameliorate multibiometrics. Bilateral Processing (BP) technique is introduced to analyze discordances in left and right trait sides. BP was tested in visible and infrared spectrum images using Cross-Correlation, Wavelets and Artificial Neural Networks. Selected traits were teeth, ears, irises, fingerprints, nostrils and cheeks. Acoustic BP was also implemented for vibration asymmetry evaluation during voiced sounds and compared to a speaker recognition system parameterized via MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) and classified by Vector Quantization. Image and acoustic BP gathered 20 samples per biometric trait during one year from nine adult male brothers. For test purposes, left biometrics was impostor to right biometrics from the same individual and vice-versa, which led to 18 entities to be identified per trait. Results achieved total identification in all biometrics treated with BP, compared to maximum 44% of correct identification without BP. This study concludes that bilateral peculiarities improve multibiometric performance and can complement any recognition approach.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-07-04Bitstream added on 2014-06-13T19:38:57Z : No. of bitstreams: 1 falguera_fps_me_sjrp.pdf: 3832818 bytes, checksum: 1ca4e6b68ff66693475c6e5caed03e88 (MD5) / Biometria refere-se ao uso de características físicas (impressões digitais, íris, retina) ou comportamentais (assinatura, voz) para a identificação humana. As impressões digitais são formadas por cristas e minúcias. As cristas são linhas distribuídas paralelamente com uma orientação e um espaçamento característico e as minúcias representam os vários modos pelos quais uma crista pode se tornar descontínua. Graças a sua universalidade, unicidade e permanência, as impressões digitais tornaram-se as características biométricas mais amplamente utilizadas. Entretanto, considerar o reconhecimento automático de impressões digitais um problema totalmente resolvido é um erro muito comum. Nenhum sistema de reconhecimento de impressões digitais proposto até hoje é infalível, nenhum garante taxas de erro nulas. Imagens de baixa qualidade e com pequena área de sobreposição entre a imagem template e a imagem de consulta ainda representam um desafio para os métodos de reconhecimento de impressões digitais mais utilizados, os métodos baseados no casamento de pontos de minúcias. Uma das maneiras de superar as limitações e melhorar a acurácia de um sistema biométrico é o uso da multibiometria, isto é, a combinação de diferentes tipos de informação em um sistema de reconhecimento biométrico. Neste contexto, esta dissertação de mestrado objetiva aprimorar a acurácia dos sistemas de reconhecimento de impressões digitais por meio da fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas. Para tanto, foram implementadas técnicas de fusão no nível de pontuação, classificação e decisão. No nível de pontuação, a fusão propiciou uma redução na taxa de erro igual (EER) de 42,53% em relação ao método mais preciso. Para o nível de classificação, a fusão significou um aumento de 75% na taxa de recuperação correta... / Biometrics refers to the use of physical (fingerprints, iris, retina) or behavioral (signature, voice) characteristics to determine the identity of a person. Fingerprints are formed by ridges and minutiae. The ridges are lines distributed in parallel with an orientation and a characteristic spacing and the minutiae represent the several ways a ridge can become discontinued. As to its universality, uniqueness and permanence, the fingerprints became the most widely used biometric characteristic. However, it is a common mistake to consider the automatic fingerprint recognition as a totally solved problem. No fingerprint recognition system proposed until now is infallible, none of them guarantee null error rates. Poor quality images and when just a small area of overlap between the template and the query images exists are still a complex challenge to the most used fingerprint recognition methods, the methods based on minutiae points matching. One of the possibilities to overcome the limitations and improve the accuracy of a biometric system is the use of multibiometrics, the combination of different kinds of information in a biometric system. In this context, this master thesis aims to improve the accuracy of fingerprint recognition systems through the fusion of minutiae based and ridge based methods. To achieve this, fusion techniques on score, rank and decision levels were implemented. For the score level, the fusion lead to a reduction of the Equal Error Rate to 42.53% compared to the most precise method. For the rank level, the fusion meant an increase of 75% in the Correct Retrieval Rate. And, in the decision level fusion the Recognition Rate changed from 99.25% to 99.75%. The results have demonstrated that the fusion of minutiae based and ridge based methods can represent a significant accuracy improvement for the fingerprint recognition systems.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-06-19Bitstream added on 2014-06-13T18:07:45Z : No. of bitstreams: 1 chiachia_g_me_sjrp.pdf: 1197775 bytes, checksum: a782f5b01605aa2a8b8bb080a56b3cad (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O reconhecimento facial é uma das principais formas de identificação humana. Apesar das pesquisas em reconhecimento facial automático terem crescido substancialmente ao longo dos últimos 35 anos, identificar pessoas a partir da face continua sendo um desafio para as áreas de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões. Em função dos cenários variarem desde a identificação a partir de fotografias até o reconhecimento baseado em vídeos sem nenhum tipo de controle ao serem gravados, os maiores desafios estão relacionados à independência contra diferentes tipos de iluminação, pose e expressão. O objetivo desta dissertação é propor técnicas que possam contribuir para a melhoria dos sistemas de reconhecimento facial. A primeira técnica endereça o problema da iluminação através da fusão dos espectros visível e infravermelho da face. Através desta abordagem, as taxas de reconhecimento foram melhoradas em 2.07% enquanto a taxa de erro igual (EER) foi reduzida em 45.47%. A segunda técnica trata do caso da extração e classificação de características faciais. Ela propõe um novo modelo para reconhecimento facial através do uso de características extraídas por Histogramas Census e de uma técnica de reconhecimento de padrões baseada em Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs). Este outro grupo de experimentos nos possibilitou aumentar a precisão do reconhecimento no teste FERET fa/fb em 0.5%. Além destes resultados, algumas contribuições adicionais deste trabalho que merecem ser destacadas são a análise da dependência estatística entre classificadores de espectros diferentes e considerações sobre o comportamento de uma única C-SVC SVM para identificação de pessoas de forma eficaz. / Face recognition is one of the primary ways of human identification. Although researches on automated face recognition have broadly increased along the last 35 years, it remains a challenging task in the fields of Computer Vision and Pattern Recognition. As the scenarios varies from static and constrained photographs to uncontrolled video images, the challenging issues on automatic face recognition are usually related with variations in illumination, pose and expressions. The goal of this master thesis is to propose techniques for the improvement of face recognition systems. The first technique addresses the problem of illumination by fusing the visible and the infrared spectra of the face. With this approach the recognition rates were improved in 2.07% while the Equal Error Rate (EER) were reduced in 45.47%. The second technique addresses the issue of face features extraction and classification. It proposes a new framework for face recognition by using features extracted by Census Histograms and a pattern recognition technique based on Support Vector Machines (SVMs). This other group of experiments enabled us to increase the recognition accuracy in the FERET fa/fb test in 0.5%. Beyond these results, additional contributions of this work that deserve to be highlighted are the statistical dependency analysis between face recognition systems based on different spectra and a better comprehension about the behavior of a single C-SVC SVM to reliably predict faces identities.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4594295 bytes, checksum: bd4f4df655903b796eb6cf79a5060ded (MD5) Previous issue date: 2011-09-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A biometric system that employs one single biometric characteristic is constrained. This limitation can be reduced by fusing the information presented by multiple sources. A system that consolidates the evidence presented by multiple biometric sources is known as a multibiometric system. In such a context, this work proposes the security and persistence APIs of a multi-biometric architecture, which is capable of using one or more biometric modalities. In access control applications, a user might be forced to authenticate in order to give an unauthorized access to a criminal. As an alternative to this problem, the API uses a continuous authentication process, which verifies if the user identified at the start of the software application is still able to remain on the system, without human interferences or breaks in the process. Much of the literature on biometric system design has focused on system error rates and scaling equations. However, it is also important to have a solid foundation for future progress as the processes and systems architecture for the new biometric application are designed. Hence, the designed architecture made it possible to create a well-defined API for multibiometric systems, which may help developers to standardize, among other things, their data structure, in order to enable and facilitate templates fusion and interoperability. Therefore, the developed security and persistence APIs support a multi-biometric access control architecture. This architecture is extensible, that is, capable of easily comprising new biometric characteristics and processes, yet making it possible to use a template security mechanism. The APIs were designed and implemented. They were demonstrated by a prototype application, through which it was possible to conduct the test experiments. / Um sistema biométrico que empregue uma única peculiaridade ou traço característico é restrito. Esta limitação pode ser suavizada pela fusão dos dados apresentados por múltiplas fontes. Um sistema que consolida a evidência apresentada por múltiplas fontes biométricas é conhecido como um sistema multibiométrico. Nesse contexto, este trabalho propõe a interface de aplicação (API) de segurança e armazenamento de uma arquitetura multibiométrica, com habilidade de empregar uma ou mais modalidades biométricas. Em aplicações de controle de acesso, um usuário pode ser coagido a se autenticar para permitir um acesso indevido. Como alternativa para este problema, a API utiliza um processo de autenticação contínua, que verifica se o usuário que se identificou no início de uma aplicação de software ainda está apto a continuar no sistema, sem interferências humanas ou paralisações do processo. Grande parte da literatura sobre projeto de sistemas biométricos tem o foco nas taxas de erro do sistema e na simplificação de equações. No entanto, também é importante que se tenha uma base sólida para progressos futuros no momento em que os processos e a arquitetura da nova aplicação biométrica estiverem sendo projetados. Neste sentido, a arquitetura projetada permitiu a construção de uma API bem definida para sistemas multibiométricos, que deverá auxiliar os desenvolvedores a padronizar, entre outras coisas, sua estrutura de dados, de forma a possibilitar e facilitar a fusão de modelos biométricos e a interoperabilidade. Deste modo, a API de segurança e armazenamento desenvolvida suporta uma arquitetura multibiométrica de controle de acesso para autenticação contínua extensível, isto é, capaz de receber novas características e processos biométricos com facilidade, permitindo, ainda, o uso de um mecanismo de segurança de templates biométricos. A API foi projetada e implementada. Sua demonstração foi feita através de uma aplicação protótipo, por meio da qual foi possível realizar os testes.