Fusão biométrica com lógica nebulosa
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1613766 |
Resumo: | Orientador: Lee Luan Ling |
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Fusão biométrica com lógica nebulosaMultimodal biometric fusion with fuzzy logicBiometriaConjuntos fuzzySistemas de reconhecimento de padrõesBiometricsFuzzy setsPattern recognition systemsOrientador: Lee Luan LingDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: 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 somaAbstract: 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 ruleMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Lee, Luan Ling, 1956-Lee, Luan Ling, 1956-Liang, ZhaoViolaro, FábioYabu-uti, João Baptista TadanobuUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRodrigues, Ricardo Nagel2006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf89 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1613766RODRIGUES, Ricardo Nagel. Fusão biométrica com lógica nebulosa. 2006. 89 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1613766. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/779915porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:04:50Zoai::779915Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:04:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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