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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/18691 |
| Date | 24 May 2013 |
| Creators | Pintro, Fernando |
| Contributors | CPF:66487099449, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790093J8, Carvalho, Bruno Motta de, CPF:79228860472, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6, Abreu, Marjory Cristiany da Costa, CPF:04574986417, http://lattes.cnpq.br/2234040548103596, Cavalcanti, George Darmiton da Cunha, CPF:93568347415, http://lattes.cnpq.br/8577312109146354, Ludermir, Teresa Bernarda, CPF:36068128415, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781122D6, Canuto, Anne Magaly de Paula |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Sistemas e Computa??o, UFRN, BR, Ci?ncia da Computa??o |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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