Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de especialização em Tecnologias da Informação para Gestão Empresarial). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2011

Made available in DSpace on 2015-04-22T22:00:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago Falcao.pdf: 1370921 bytes, checksum: ec7b9ab219f2028eded75407403140be (MD5) Previous issue date: 2014-01-13 / This work proposes the new classifier for face recognition, novelty classifier, which is based on novelty filter proposed by Kohonen. In order to evaluate the new classifier performance, it is performed a comparison with nearest neighboard classifier, which uses the Euclidian distance as distance metric. ORL face database was chosen to be used in this comparison. There was not any pre-processing (photometric or geometric) on face images. It was used the following feature extraction methods: PCA, 2DPCA and (2D)2PCA. Some results in identification mode are exposed through rank 1 recognition rate and CMC curves. In verification mode, the results were presented by Correct Acceptance Rate (CAR), Equivalent Error Rate (EER), ROC curves and Area under the ROC curve (AUC). Results shown that the proposed classifier performs better than others previously published, when the 10-fold Cross Validation method is employed as a test strategy. Recognition rate of 100% is achieved with this test methodology. / Este trabalho propõe a utilização do classificador de novidades para reconhecimento de faces, o qual é baseado no filtro de novidades, proposto por Kohonen. Para avaliar o desempenho do novo classificador é feita uma comparação com o classificador do vizinho mais próximo, usando a métrica da distância euclidiana. A base de dados utilizada para essa comparação foi a base ORL. A informação da face é extraída utilizando os métodos PCA, 2DPCA e (2D)2PCA, sem usar qualquer tipo de pré-processamento (fotométrico ou geométrico). Os seguintes resultados são apresentados no modo de identificação: taxa de reconhecimento rank 1 e as curvas CMC, no modo verificação: as taxas de correta aceitação (CAR), de erro equivalente (EER), as curvas ROC e área sob a curva ROC (AUC). Os resultados obtidos mostraram que o classificador proposto tem um desempenho melhor do que o desempenho do vizinho mais próximo e do que outros classificadores anteriormente publicados usando a mesma base, quando a estratégia de validação cruzada 10-fold é usada, com essa estratégia a taxa de reconhecimento obtida foi de 100%

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno Guedes Faria.pdf: 1541058 bytes, checksum: 27ddaf10102e159357de3c8fbd6d81ca (MD5) Previous issue date: 2014-06-10 / Universidade Presbiteriana Mackenzie / Biometric Systems has increasingly been growing in the past years, mainly those based on fingerprints. In terms of security, they need the same care which is given to traditional systems that uses cards and passwords. The Fuzzy Vault methods comes in this scenario to provide security to biometric systems, specifically, protecting the stored biometric template. This research will present the Fuzzy Vault scheme development and how it can be used to hide a 128 bits secret. The scheme will be used into the context of a biometric application based on fingerprints. Evaluation of security and performance of the application will be shown, as well as the experimental results, common to biometric systems FRR (False Rejection Rate), GAR (Genuine Accept Rate), FAR (False Accept Rate). / A utilização de sistemas biométricos tem apresentado um cenário de crescimento nos últimos anos e que se reflete, principalmente, naqueles que têm a impressão digital como forma de identificação. No que tange à segurança, sistemas baseados em biometria necessitam da mesma preocupação que se tem com sistemas tradicionais de senhas e cartões. Neste contexto, o método Fuzzy Vault aparece para prover a segurança de sistemas biométricos, particularmente, protegendo a amostra biométrica armazenada. Esta pesquisa consiste na implementação do método Fuzzy Vault, aplicando-o para ocultar uma chave de 128 bits, onde o método será utilizado juntamente com algoritmos de código aberto, para o desenvolvimento de um aplicativo biométrico de impressões digitais, denominado por ABID. Serão expostas avaliações sobre o desempenho e segurança do aplicativo e também resultados experimentais comuns a sistemas biométricos, como: Taxa de Falso Aceite (FAR -False Accept Rate), Taxa de Aceite Genuíno (GAR-Genuine Accept Rate) e Taxa de Falsa Rejeição (FRR-False Rejection Rate).

Submitted by Rosa Assis (rosa_assis@yahoo.com.br) on 2017-04-07T13:08:23Z No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2017-04-19T14:14:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-19T14:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-10-14 / In this work are presented the development and results of a new method of facial recognition based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub region, with applicability in biometric systems of access control in controlled environments. Among the biometric systems, facial recognition systems have certain prominence in relation to other systems, because not being intrusive. The acquisition of the facial image is made with a distance between the camera and the subject. The goal of the proposed method is to reduce the computational cost, compared to other existing methods, without prejudice for facial recognition rate. The proposed method uses a descriptor composed of four sub-descriptors, each of formed by texture patterns. Each of the sub descriptors have size defined by the number of sub regions facial. In the comparative process between descriptors, the method uses the individual thresholds of texture pattern and facial sub region. This work presents three experiments, each subdivided into specific tests. The first experiment was conducted to evaluate variations related to the use of uniform local binary patterns (LBPu2), the results obtained were used as a comparative basis for the other experiments of this work. The second experiment aimed to evaluate the proposed method for reducing the size of the standard facial descriptor LBPu2 of 59 textures. The third experiment was conducted to evaluate the proposed method based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub-region, method that aims to improve the classification process of facial recognition. For the experiments was used the frontal facial images of "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) and "FEI Face Database" (FEI) sets, with light variations, expressions and no restrictions on the use of beard, mustache or glasses. After the experiments, it was possible to observe that the proposed method reduces considerably the computational cost for the facial recognition systems, besides improving its recognition rate, surpassing the academic results already published. / Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e os resultados de um novo método de reconhecimento facial baseado na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, com aplicabilidade em sistemas biométricos de controle de acesso em ambientes controlados. Dentre os sistemas biométricos, o de reconhecimento facial apresenta destaque em relação às demais biometrias pelo fato de não ser intrusiva, sendo a captura da imagem facial realizada com certa distância entre a câmera e o indivíduo. O objetivo do método proposto é reduzir o custo computacional em relação a outros métodos existentes, sem prejuízo para a taxa de reconhecimento facial. O método proposto utiliza um descritor composto por quatro sub descritores, todos formados por padrões de texturas. Cada um dos sub descritores tem seu tamanho definido pela quantidade de sub-regiões que a região facial é dividida. No processo comparativo entre descritores, o método utiliza limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial. Neste trabalho foram realizados três experimentos, cada um subdividido em testes específicos. O primeiro experimento foi realizado com o objetivo de avaliar variações relacionadas ao uso de padrões binários locais uniformes (LBPu2), os resultados obtidos foram utilizados como base comparativa para os demais experimentos deste trabalho. O segundo experimento teve como objetivo avaliar o método proposto quanto a redução do tamanho do descritor facial LBPu2 padrão de 59 texturas. O terceiro experimento foi realizado para avaliar o método proposto, com base na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, método que objetiva melhorar o processo classificatório do reconhecimento facial. Para a realização dos experimentos, foram utilizadas as imagens faciais frontais dos conjuntos "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) e "FEI Face Database" (FEI), com variações de luminosidade, expressões e sem restrições quanto ao uso de barba, bigode ou óculos. Após a realização dos experimentos, foi possível observar que o método proposto reduz consideravelmente o custo computacional para os sistemas de reconhecimento facial, além de melhorar sua taxa de reconhecimento, superando os resultados acadêmicos já publicados.

Submitted by Rosa Assis (rosa_assis@yahoo.com.br) on 2017-09-26T15:27:49Z No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2017-09-27T12:13:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-27T12:13:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-10-14 / In this work are presented the development and results of a new method of facial recognition based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub region, with applicability in biometric systems of access control in controlled environments. Among the biometric systems, facial recognition systems have certain prominence in relation to other systems, because not being intrusive. The acquisition of the facial image is made with a distance between the camera and the subject. The goal of the proposed method is to reduce the computational cost, compared to other existing methods, without prejudice for facial recognition rate. The proposed method uses a descriptor composed of four sub-descriptors, each of formed by texture patterns. Each of the sub descriptors have size defined by the number of sub regions facial. In the comparative process between descriptors, the method uses the individual thresholds of texture pattern and facial sub region. This work presents three experiments, each subdivided into specific tests. The first experiment was conducted to evaluate variations related to the use of uniform local binary patterns (LBPu2), the results obtained were used as a comparative basis for the other experiments of this work. The second experiment aimed to evaluate the proposed method for reducing the size of the standard facial descriptor LBPu2 of 59 textures. The third experiment was conducted to evaluate the proposed method based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub-region, method that aims to improve the classification process of facial recognition. For the experiments was used the frontal facial images of "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) and "FEI Face Database" (FEI) sets, with light variations, expressions and no restrictions on the use of beard, mustache or glasses. After the experiments, it was possible to observe that the proposed method reduces considerably the computational cost for the facial recognition systems, besides improving its recognition rate, surpassing the academic results already published. / Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e os resultados de um novo método de reconhecimento facial baseado na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, com aplicabilidade em sistemas biométricos de controle de acesso em ambientes controlados. Dentre os sistemas biométricos, o de reconhecimento facial apresenta destaque em relação às demais biometrias pelo fato de não ser intrusiva, sendo a captura da imagem facial realizada com certa distância entre a câmera e o indivíduo. O objetivo do método proposto é reduzir o custo computacional em relação a outros métodos existentes, sem prejuízo para a taxa de reconhecimento facial. O método proposto utiliza um descritor composto por quatro sub descritores, todos formados por padrões de texturas. Cada um dos sub descritores tem seu tamanho definido pela quantidade de sub-regiões que a região facial é dividida. No processo comparativo entre descritores, o método utiliza limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial. Neste trabalho foram realizados três experimentos, cada um subdividido em testes específicos. O primeiro experimento foi realizado com o objetivo de avaliar variações relacionadas ao uso de padrões binários locais uniformes (LBPu2), os resultados obtidos foram utilizados como base comparativa para os demais experimentos deste trabalho. O segundo experimento teve como objetivo avaliar o método proposto quanto a redução do tamanho do descritor facial LBPu2 padrão de 59 texturas. O terceiro experimento foi realizado para avaliar o método proposto, com base na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, método que objetiva melhorar o processo classificatório do reconhecimento facial. Para a realização dos experimentos, foram utilizadas as imagens faciais frontais dos conjuntos "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) e "FEI Face Database" (FEI), com variações de luminosidade, expressões e sem restrições quanto ao uso de barba, bigode ou óculos. Após a realização dos experimentos, foi possível observar que o método proposto reduz consideravelmente o custo computacional para os sistemas de reconhecimento facial, além de melhorar sua taxa de reconhecimento, superando os resultados acadêmicos já publicados.

Métodos de identificação de pessoas sempre foram muito importantes para toda a sociedade. Atualmente, as pesquisas em biometria vêm sendo amplamente incentivadas por diversos setores da indústria mundial com o objetivo de melhorar ou substituir os atuais sistemas de segurança e de identificação de pessoas. O campo da biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de diversas características físicas e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressão digital, íris, face e fala. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação biométrica é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança das formas de reconhecimento. Sinais biomédicos como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido cada vez mais estudados e aplicados ao reconhecimento biométrico. Em específico, os sinais de ECG têm sido largamente adotados para o reconhecimento biométrico em diversos trabalhos. Por outro lado, análise de séries temporais tem sido usada com sucesso em muitas diferentes aplicações para identificar padrões temporais nos dados. Embora dinâmica simples possa ser observada com ferramentas analíticas tradicionais tais como transformada de fourier, transformada wavelet, a representação simbólica pode melhorar a análise de processos que são complexos e possivelmente caótico. Além disso, representação simbólica pode também reduzir a sensibilidade a ruído e melhorar bastante a eficiência computacional. No entanto, existem aspectos estruturais e paramétricos de projeto que podem conduzir a uma degradação de desempenho. Na ausência de uma metodologia sistemática e de baixo custo para a proposição de técnicas de representação simbólicas otimamente especificadas, os comitês de máquinas, mais especificamente ensemble, se apresentam como alternativas promissoras. Neste estudo, os componentes do ensemble, que correspondem as técnicas de representação simbólicas, e seus respectivos parâmetros foram selecionados via algoritmos evolutivos. O objetivo é explorar conjuntamente potencialidades advindas das técnicas de representação simbólicas e comitê de máquinas para reconhecimento biométrico baseado em sinais de ECG. Resultados experimentais conduzidos sobre dois conjuntos de dados disponíveis publicamente indicam que a abordagem proposta pode melhorar o desempenho do reconhecimento quando comparada com as técnicas tradicionais / Identification people methods have been very important for the whole society. Currently, research on biometrics have been widely encouraged by various sectors of the industry worldwide in order to improve or replace existing security systems and people identification. The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify or verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric methods have been proposed for recognition of people, such as fingerprint, iris, face and speech. These biometric modalities have different characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the biometric application in the real world is its robustness to attacks by circumvention, repetition and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Biomedical signals such as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been increasingly studied and applied to biometric recognition. Specifically, ECG signals have been widely adopted for biometric recognition in various works. On the other hand, time series analysis has been used successfully in many different applications to identify temporal patterns in the data. Although simple dynamics can be observed with traditional analytical tools such as fourier transform, wavelet transform, the symbolic representation can improve the analysis of processes that are complex and possibly chaotic. In addition, symbolic representation can also reduce noise sensitivity and greatly improve computational efficiency. However, there are structural and parametric design aspects that can lead to performance degradation. In the absence of a systematic and inexpensive methodology for proposing optimally specified symbolic representation techniques, machine committees, more specifically ensemble, present themselves as promising alternatives. In this study, the components of the committee, which correspond to techniques of symbolic representation, and their respective parameters were selected via evolutionary algorithms. The objective is to jointly explore the potentialities of both symbolic representation techniques and machine committee for biometric recognition based on ECG signals. Experimental results conducted on two publicly available datasets indicate that the proposed approach may improve recognition performance when compared to traditional techniques

Há um crescente incentivo ao uso da tecnologia biométrica para melhorar, e até mesmo substituir os métodos tradicionais de segurança. O campo da Biometria refere-se a uma grande variedade de tecnologias usadas para identicar ou vericar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e comportamentais do ser humano. Modalidades biométricas são características extraídas do corpo humano, que são únicas para cada indivíduo e que podem ser usadas para estabelecer sua identidade numa população. As principais modalidades biométricas empregadas na literatura são: impressão digital, face, voz, palma da mão e íris. Dentre as modalidades biométricas, a face é a mais comumente vista e usada em nossa vida diária. Em aplicações de mundo real, sistemas de reconhecimento facial, frequentemente, têm que lidar com condições não controladas e não previsíveis, tais como mudança na iluminação, pose, expressão e oclusão, as quais introduzem variações intraclasse e degradam a performance do reconhecimento. Comparada com problemas de pose, iluminação e expressão, o problema relacionado à oclusão é relativamente pouco estudado na área. As abordagens empregadas para atacar o problema de reconhecimento facial na presença de oclusões parciais podem ser categorizadas em: i) abordagens baseadas em reconstrução, que formulam o reconhecimento biométrico baseado em imagens de face parcialmente ocluídas como um problema de reconstrução; ii) abordagens baseadas em correspondência local, que extraem características locais da face; iii) abordagens baseadas em características insensíveis, que extraem características da face que são robustas à oclusão. O objetivo desta dissertação é realizar um estudo comparativo detalhado das abordagens baseadas em reconstrução visando reconhecimento biométrico facial na presença de oclusão. As abordagens baseadas em reconstrução foram aplicadas a duas bases de dados (AR e Yale) contendo quatro tipos diferentes de oclusões e avaliadas usando a performance obtida no reconhecimento biométrico. Com base no estudo comparativo realizado, foram propostas três técnicas baseadas em reconstrução, que correspondem a uma modicação e/ou combinação de técnicas já conhecidas na literatura. Os resultados experimentais mostraram que as técnicas propostas alcançaram desempenhos melhores ou similares as técnicas descritas na literatura / There is a growing incentive to use biometric technology to improve, even replace, traditional security methods. The eld of Biometrics refers to a wide variety of technologies used to identify or verify a persons identity by measuring and analyzing various physical and behavioral aspects of the human being. Biometric modalities are characteristics drawn from the human body, which are unique to each individual and can be used to establish their identity in a population. The main biometric modalities used in the literature are: fingerprint, face, voice, palm, and iris. The main biometric modalities used in the literature are: fingerprint, face, voice, palm and iris. Among the biometric modalities, the face is the most commonly seen and used in our daily life. In real-world applications, facial recognition systems often have to deal with uncontrolled and unpredictable conditions such as change in illumination, pose, expression, and occlusion, which introduce intraclass variations and degrade recognition performance. Compared with problems of pose, illumination and expression, the problem related to occlusion is relatively little studied in the area. The approaches used to tackle facial recognition in the presence of partial occlusions can be categorized into: (i) reconstruction-based approaches that formulate recognition of occluded faces as a reconstruction problem; ii) approaches based on local correspondence, which extract local face characteristics; iii) approaches based on insensitive characteristics, which extract features of the face that are robust to occlusion. The objective of this dissertation is to perform a detailed comparative study of reconstruction-based approaches aiming at facial recognition in the presence of occlusion. Reconstruction-based approaches were applied to two databases (AR and Yale) containing four dierent types of occlusions and evaluated using the performance obtained in the biometric recognition. Based on the comparative study, three reconstruction-based techniques were proposed, which correspond to a change in the formulation and/or combination of techniques already known in the literature. The experimental results showed that the proposed techniques achieved better or similar performances than the techniques described in the literature

The growing presence of the Internet in day-to-day tasks, along with the evolution of computational systems, contributed to increase data exposure. This scenario highlights the need for safer user authentication systems. An alternative to deal with this is by the use of biometric systems. However, biometric features may change over time, an issue that can affect the recognition performance due to an outdated biometric reference. This effect can be called as template ageing in the area of biometrics and as concept drift in machine learning. It raises the need to automatically adapt the biometric reference over time, a task performed by adaptive biometric systems. This thesis studied adaptive biometric systems considering biometrics in a data stream context. In this context, the test is performed on a biometric data stream, in which the query samples are presented one after another to the biometric system. An adaptive biometric system then has to classify each query and adapt the biometric reference. The decision to perform the adaptation is taken by the biometric system. Among the biometric modalities, this thesis focused on behavioural biometrics, particularly on keystroke dynamics and on accelerometer biometrics. Behavioural modalities tend to be subject to faster changes over time than physical modalities. Nevertheless, there were few studies dealing with adaptive biometric systems for behavioural modalities, highlighting a gap to be explored. Throughout the thesis, several aspects to enhance the design of adaptive biometric systems for behavioural modalities in a data stream context were discussed: proposal of adaptation strategies for the immune-based classification algorithm Self-Detector, combination of genuine and impostor models in the Enhanced Template Update framework and application of score normalization to adaptive biometric systems. Based on the investigation of these aspects, it was observed that the best choice for each studied aspect of the adaptive biometric systems can be different depending on the dataset and, furthermore, depending on the users in the dataset. The different user characteristics, including the way that the biometric features change over time, suggests that adaptation strategies should be chosen per user. This motivated the proposal of a modular adaptive biometric system, named ModBioS, which can choose each of these aspects per user. ModBioS is capable of generalizing several baselines and proposals into a single modular framework, along with the possibility of assigning different adaptation strategies per user. Experimental results showed that the modular adaptive biometric system can outperform several baseline systems, while opening a number of new opportunities for future work. / A crescente presença da Internet nas tarefas do dia a dia, juntamente com a evolução dos sistemas computacionais, contribuiu para aumentar a exposição dos dados. Esse cenário evidencia a necessidade de sistemas de autenticação de usuários mais seguros. Uma alternativa para lidar com isso é pelo uso de sistemas biométricos. Contudo, características biométricas podem mudar com o tempo, o que pode afetar o desempenho de reconhecimento devido a uma referência biométrica desatualizada. Esse efeito pode ser chamado de template ageing na área de sistemas biométricos adaptativos ou de mudança de conceito em aprendizado de máquina. Isso levanta a necessidade de adaptar automaticamente a referência biométrica com o tempo, uma tarefa executada por sistemas biométricos adaptativos. Esta tese estudou sistemas biométricos adaptativos considerando biometria em um contexto de fluxo de dados. Neste contexto, o teste é executado em um fluxo de dados biométrico, em que as amostras de consulta são apresentadas uma após a outra para o sistema biométrico. Um sistema biométrico adaptativo deve então classificar cada consulta e adaptar a referência biométrica. A decisão de executar a adaptação é tomada pelo sistema biométrico. Dentre as modalidades biométricas, esta tese foca em biometria comportamental, em particular em dinâmica da digitação e em biometria por acelerômetro. Modalidades comportamentais tendem a ser sujeitas a mudanças mais rápidas do que modalidades físicas. Entretanto, havia poucos estudos lidando com sistemas biométricos adaptativos para modalidades comportamentais, destacando uma lacuna para ser explorada. Ao longo da tese, diversos aspectos para aprimorar o projeto de sistemas biométricos adaptativos para modalidades comportamentais em um contexto de fluxo de dados foram discutidos: proposta de estratégias de adaptação para o algoritmo de classificação imunológico Self-Detector, combinação de modelos genuíno e impostor no framework do Enhanced Template Update e aplicação de normalização de scores em sistemas biométricos adaptativos. Com base na investigação desses aspectos, foi observado que a melhor escolha para cada aspecto estudado dos sistemas biométricos adaptativos pode ser diferente dependendo do conjunto de dados e, além disso, dependendo dos usuários no conjunto de dados. As diferentes características dos usuários, incluindo a forma como as características biométricas mudam com o tempo, sugerem que as estratégias de adaptação deveriam ser escolhidas por usuário. Isso motivou a proposta de um sistema biométrico adaptativo modular, chamado ModBioS, que pode escolher cada um desses aspectos por usuário. O ModBioS é capaz de generalizar diversos sistemas baseline e propostas apresentadas nesta tese em um framework modular, juntamente com a possibilidade de atribuir estratégias de adaptação diferentes por usuário. Resultados experimentais mostraram que o sistema biométrico adaptativo modular pode superar diversos sistemas baseline, enquanto que abre um grande número de oportunidades para trabalhos futuros.

Métodos de identificação de pessoas sempre foram muito importantes para toda a sociedade. Atualmente, as pesquisas em biometria vêm sendo amplamente incentivadas por diversos setores da indústria mundial com o objetivo de melhorar ou substituir os atuais sistemas de segurança e de identificação de pessoas. O campo da biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de diversas características físicas e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressão digital, íris, face e fala. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação biométrica é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança das formas de reconhecimento. Sinais biomédicos como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido cada vez mais estudados e aplicados ao reconhecimento biométrico. Em específico, os sinais de ECG têm sido largamente adotados para o reconhecimento biométrico em diversos trabalhos. Por outro lado, análise de séries temporais tem sido usada com sucesso em muitas diferentes aplicações para identificar padrões temporais nos dados. Embora dinâmica simples possa ser observada com ferramentas analíticas tradicionais tais como transformada de fourier, transformada wavelet, a representação simbólica pode melhorar a análise de processos que são complexos e possivelmente caótico. Além disso, representação simbólica pode também reduzir a sensibilidade a ruído e melhorar bastante a eficiência computacional. No entanto, existem aspectos estruturais e paramétricos de projeto que podem conduzir a uma degradação de desempenho. Na ausência de uma metodologia sistemática e de baixo custo para a proposição de técnicas de representação simbólicas otimamente especificadas, os comitês de máquinas, mais especificamente ensemble, se apresentam como alternativas promissoras. Neste estudo, os componentes do ensemble, que correspondem as técnicas de representação simbólicas, e seus respectivos parâmetros foram selecionados via algoritmos evolutivos. O objetivo é explorar conjuntamente potencialidades advindas das técnicas de representação simbólicas e comitê de máquinas para reconhecimento biométrico baseado em sinais de ECG. Resultados experimentais conduzidos sobre dois conjuntos de dados disponíveis publicamente indicam que a abordagem proposta pode melhorar o desempenho do reconhecimento quando comparada com as técnicas tradicionais / Identification people methods have been very important for the whole society. Currently, research on biometrics have been widely encouraged by various sectors of the industry worldwide in order to improve or replace existing security systems and people identification. The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify or verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric methods have been proposed for recognition of people, such as fingerprint, iris, face and speech. These biometric modalities have different characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the biometric application in the real world is its robustness to attacks by circumvention, repetition and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Biomedical signals such as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been increasingly studied and applied to biometric recognition. Specifically, ECG signals have been widely adopted for biometric recognition in various works. On the other hand, time series analysis has been used successfully in many different applications to identify temporal patterns in the data. Although simple dynamics can be observed with traditional analytical tools such as fourier transform, wavelet transform, the symbolic representation can improve the analysis of processes that are complex and possibly chaotic. In addition, symbolic representation can also reduce noise sensitivity and greatly improve computational efficiency. However, there are structural and parametric design aspects that can lead to performance degradation. In the absence of a systematic and inexpensive methodology for proposing optimally specified symbolic representation techniques, machine committees, more specifically ensemble, present themselves as promising alternatives. In this study, the components of the committee, which correspond to techniques of symbolic representation, and their respective parameters were selected via evolutionary algorithms. The objective is to jointly explore the potentialities of both symbolic representation techniques and machine committee for biometric recognition based on ECG signals. Experimental results conducted on two publicly available datasets indicate that the proposed approach may improve recognition performance when compared to traditional techniques