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Fusão biométrica com lógica nebulosa / Multimodal biometric fusion with fuzzy logic

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T04:05:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho, apresentamos um novo método para fazer a fusão de dois sistemas biométricos unimodais. O objetivo é gerar um sistema biométrico multimodal que apresente menores taxas de erro, maior robustez e maior segurança. O método proposto pode ser usada para integrar qualquer tipo de modalidade biométrica. Desta forma, fazemos uma descrição geral do sistema multimodal proposto, sem restrição quanto ao tipo de tecnologias biométricas que serão combinadas. Após esta descrição geral, três sistemas de reconhecimento biométrico (baseados na face, impressão digital e dinâmica da digitação) são apresentados e a metodologia é testada combinando-se a face com a impressão digital e a face com a dinâmica da digitação. A fusão dos dados biométricos é feita no nível de comparação, sendo que uma das principais inovações do método proposto é que, além dos índices de similaridade, o módulo de fusão recebe também um índice de confiabilidade das amostras coletadas e um parâmetro que indica a segurança dos sistemas unimodais. Estes dados são processados através de um sistema de inferência nebuloso, produzindo um único valor de saída que é usado para decidir se o usuário é genuíno ou impostor. Novos procedimentos de testes, que simulam condições de operação adversas, foram adotados e mostraram que o método de fusão biométrica proposto apresenta vantagens quando comparado com a fusão através da regra da soma / Abstract: In this work, we present a new method for fusing two unimodal biometric systems. The objective is to create a multimodal biometric system with low error rates, high robustness and security. The proposed method can be used to combine any two kinds of biometric modalities. We make a general description of the proposed method, with no restrictions about which biometric technologies will be combined. After this general description, three biometric recognition systems (based on face, fingerprint and keystroke dynamics) are introduced and the fusion method is tested by combining face with fingerprint and face with keystroke dynamics. The biometric data fusion is performed at the matching score level. One of the main novelties of the proposed method is that, besides similarity scores, the fusion module also receives as input a sample reliability index and a parameter that indicate the security level of the unimodal biometric systems. This set of data is processed by a fuzzy inference system, producing one single output score that is used to decide if the user is either genuine or impostor. Novel test procedures, that simulate adverse operational conditions, have indicated that the proposed biometric fusion method presents some advantages when compared with the fusion using the sum rule / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259414
Date17 August 2018
CreatorsRodrigues, Ricardo Nagel
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Lee, Luan Ling, 1956-, Ling, Lee Luan, 1956-, Liang, Zhao, Violaro, Fabio, Yabu-Uti, João Baptista Tadanobu
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format89 p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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