This dissertation focuses on person identification problems and proposes solutions to overcome those problems. First part is about fingerprint features extraction algorithm performance evaluation. 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 prediction model for speaker recognition 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 recognition system with proposed features and similarity metric outperforms traditional speaker identification systems . Multibiometrics using fingerprints and voice is addressed in the last part of the dissertation. / Penkiose disertacijos darbo dalyse nagrinėjamos žmogaus 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 ant viešai prieinamų ir vidinių duomenų bazių. 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.

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.