Made available in DSpace on 2015-03-03T15:48:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoP_TESE.pdf: 2701691 bytes, checksum: 2a3af30ede2c717ab23b1c7dc03a128a (MD5) Previous issue date: 2013-05-24 / This work discusses the application of techniques of ensembles in multimodal recognition systems development in revocable biometrics. Biometric systems are the future identification techniques and user access control and a proof of this is the constant increases of such systems in current society. However, there is still much advancement to be developed, mainly with regard to the accuracy, security and processing time of such systems. In the search for developing more efficient techniques, the multimodal systems and the use of revocable biometrics are promising, and can model many of the problems involved in traditional biometric recognition. A multimodal system is characterized by combining different techniques of biometric security and overcome many limitations, how: failures in the extraction or processing the dataset. Among the various possibilities to develop a multimodal system, the use of ensembles is a subject quite promising, motivated by performance and flexibility that they are demonstrating over the years, in its many applications. Givin emphasis in relation to safety, one of the biggest problems found is that the biometrics is permanently related with the user and the fact of cannot be changed if compromised. However, this problem has been solved by techniques known as revocable biometrics, which consists of applying a transformation on the biometric data in order to protect the unique characteristics, making its cancellation and replacement. In order to contribute to this important subject, this work compares the performance of individual classifiers methods, as well as the set of classifiers, in the context of the original data and the biometric space transformed by different functions. Another factor to be highlighted is the use of Genetic Algorithms (GA) in different parts of the systems, seeking to further maximize their eficiency. One of the motivations of this development is to evaluate the gain that maximized ensembles systems by different GA can bring to the data in the transformed space. Another relevant factor is to generate revocable systems even more eficient by combining two or more functions of transformations, demonstrating that is possible to extract information of a similar standard through applying different transformation functions. With all this, it is clear the importance of revocable biometrics, ensembles and GA in the development of more eficient biometric systems, something that is increasingly important in the present day / O presente trabalho aborda a aplica??o de t?cnicas de comit?s de classificadores no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento multimodais em biometrias revog?veis. Sistemas biom?tricos s?o o futuro das t?cnicas de identifica??o e controle de acesso de usu?rios, prova disso, s?o os aumentos constantes de tais sistemas na sociedade atual. Por?m, ainda existem muitos avan?os a serem desenvolvidos, principalmente no que se refere ? acur?cia, seguran?a e tempo de processamento de tais sistemas. Na busca por desenvolver t?cnicas mais eficientes, os sistemas multimodais e a utiliza??o de biometrias revog?veis mostram-se promissores, podendo contornar muitos dos problemas envolvidos no reconhecimento biom?trico tradicional. Um sistema multimodal ? caracterizado por combinar diferentes t?cnicas de seguran?a biom?trica e com isso, superar muitas limita- ??es, como: falhas de extra??o ou processamento dos dados. Dentre as v?rias possibilidades de se desenvolver um sistema multimodal, a utiliza??o de comit?s de classificadores ? um assunto bastante promissor, motivado pelo desempenho e flexibilidade que os mesmos v?m demonstrando ao longo dos anos, em suas in?meras aplica??es. Dando ?nfase em rela- ??o ? seguran?a, um dos maiores problemas encontrados se deve as biometrias estarem relacionadas permanentemente com o usu?rio e o fato de n?o poderem ser alteradas caso comprometidas. No entanto, esse problema vem sendo solucionado por t?cnicas conhecidas como biometrias revog?veis, as quais consistem em aplicar uma transforma??o sobre os dados biom?tricos de forma a proteger as caracter?sticas originais, possibilitando seu cancelamento e substitui??o. Com o objetivo de contribuir com esse importante tema, esse trabalho compara o desempenho de m?todos de classifica??es individuais, bem como conjunto de classificadores, no contexto dos dados originais e no espa?o biom?trico transformado por diferentes fun??es. Outro fator a se destacar, ? o uso de Algoritmos Gen?ticos (AGs) em diferentes partes dos sistemas, buscando maximizar ainda mais a efici?ncia dos mesmos. Uma das motiva??es desse desenvolvimento ? avaliar o ganho que os sistemas de comit?s maximizados por diferentes AGs podem trazer aos dados no espa?o transformado. Tamb?m busca-se gerar sistemas revog?veis ainda mais eficientes, atrav?s da combina??o de duas ou mais fun??es de transforma??o revog?veis, demonstrando que ? poss?vel extrair informa??es complementares de um mesmo padr?o atrav?s de tais procedimentos. Com tudo isso, fica claro a import?ncia das biometrias revog?veis, comit?s de classificadores e AGs, no desenvolvimento de sistemas biom?tricos mais eficientes, algo que se mostra cada vez mais importante nos dias atuais

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-10-11T20:48:08Z No. of bitstreams: 1 MarceloDamascenoDeMelo_TESE.pdf: 2910788 bytes, checksum: 7a6cf94738a8f5339537bc4eca9e187f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-10-14T00:30:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MarceloDamascenoDeMelo_TESE.pdf: 2910788 bytes, checksum: 7a6cf94738a8f5339537bc4eca9e187f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-14T00:30:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarceloDamascenoDeMelo_TESE.pdf: 2910788 bytes, checksum: 7a6cf94738a8f5339537bc4eca9e187f (MD5) Previous issue date: 2016-03-07 / Verificar a identidade de usu?rios ? um problema enfrentado diariamente por pessoas e sistemas que autorizam o acesso de pessoas levando em conta caracter?sticas f?sicas e documentos apresentados. Entretanto, esfor?os ainda precisam ser aplicados na resolu??o de quest?es relacionadas a precis?o do sistema verificador e na falsifica??o de objetos e informa??es pessoais.Assim, o uso de biometria pode minimizar ou resolver estas dificuldades. Infelizmente, a substitui??o de tra?os biom?tricos em caso de comprometimento na seguran?a de sistemas biom?tricos ? dificultoso. Deste modo, o uso de fun??es n?o invers?veis ? proposto com o objetivo de distorcer os tra?os biom?tricos, adicionando assim a caracter?stica cancel?vel aos dados biom?tricos. Esta tese analisa algumas solu??es para verifica??o de usu?rios atrav?s do uso de biometrias comportamentais cancel?veis. Especificamente, as solu??es s?o baseadas no TouchAlytics, uma base de dados com tra?os realizados por usu?rios em uma tela touchscreen presente em smartphones. As solu??es analisadas contituem no uso de classificadores e comit? de classificadores para resolu??o do problema de verifica??o de usu?rios. Al?m das solu??es descritas, esta tese analisa o uso de m?ltiplos template biom?trico cancel?veis utilizando um comit? de classificadores (Esquemas de Prote??o de Privacidade M?ltipla). Esta tese tamb?m apresenta uma discuss?o facetada do impacto da chave em uma fun??o cancel?vel. Para isso, apresentamos um estudo emp?rico na qual utiliza chave ?nica ou chaves diferentes para prote??o dos templates biom?tricos dos usu?rios. Al?m disso, um estudo do impacto do tamanho da chave na precis?o de um sistema de verifica??o biom?trico ? discutido. A partir dos resultados encontrados, a gerac?o e armazenamento da chave cancel?vel em telefones m?veis ? analisado. N?s demostramos que o uso de fun??es de tranforma??o geralmente fornece performance similar ou superior a performance dos templates sem prote??o (dados Original), exceto usando a func?o BioHashing. O uso de m?ltiplos templates protegidos processados por comit?s de maquina superaram os resultados do uso de classificadores e comit?s de m?quina. Al?m do mais, n?s mostramos que os sistemas biom?tricos que utilizam templates cancel?veis preservam a privacidade do usu?rio, ou seja, fornecem baixa Taxa de Falsa Aceita??o e Falsa Rejei??o em ataques de chave desconhecida e performance similar a templates desprotegidos em ataques com chave conhecida. Baseado nos experimentos de comprimento de chave, n?s observamos uma melhora cont?nua quando o comprimento da chave aumenta nas fun??es Interpola??o e BioHashing em ambos os ataques de chave. A fun??o Soma Dupla teve melhora inferior mas o importante ? que a performance n?o diminui com o aumento do comprimento da chave. Concluindo, baseado em nossos resultados, n?s propomos o uso de uma chave de usu?rio ?nica gerada por sistema para autentica??o de usu?rio em dispositivos m?veis usando m?ltiplos templates biom?tricos cancel?veis. / The verification of user identity is a faced daily problem to people or system that authorize the acess of people taking account the physical and document characteristics.However, efforts need to be spend to resolve related questions to accuracy of verification system and in the falsification of objects and personal information.Thus, biometrics proposes minimize and resolve these difficulties.Unfortunately, the substitution of biometric traces in the case of compromise is difficult.Hence, the use of non-invertible functions is proposed to distort the biometric traces.Consequently, this procedures allows that biometric templates becomes cancelable or revocable.This thesis analysis some solution to user verification using cancelable behavioural biometrics.The analysed solutions are based on the use of single classifiers and ensemble system to resolve the user verification problem.In addition, this thesis analysis the use of multiple cancelable templates using ensemble system (Multiple-Privacy Protection Schemes).This thesis also presents a discussion of key impact in a cancelable function.Thus, we show a empiric study of use of single or different key values to enrolled users.Moreover, a study of the impact of key length is discussed based on the accuracy of biometric system.Based on the results, it is discussed the generation and storage of cancelable keys in mobile devices. In summary, we have demonstrated that the use of a transformation function usually provides similar or better performance than Original biometric data, except in BioHashing function.In addition, the use of multiple protected templates processed by ensemble system outperformed the previous results in single classifiers and ensemble system.Moreover, we showed that biometric system with cancelable templates preserves the user privacy, i.e, it provides lower False Acceptance and False Rejection Errors in Unknown Key attacks and similar performance to unprotected biometric samples in Known Key Attacks.Based on key length experiments, we observe a perceptible continuous improvement when the key increases in Interpolation and BioHashing method in both key knowledge attacks.In contrast, Double Sum have minor improvements but the most important is the performance does not decrease when the key increases.In conclusion, based on our findings, we proposes the use of a key generated by system to authenticate users in mobile devices using cancelable biometric templates.