Multimodal Biometric Recognition

Descripción

Los sistemas biométricos hacen uso de los rasgos fisiológicos o de comportamiento de los individuos, con fines de reconocimiento. Estos rasgos incluyen las huellas dactilares, la geometría de la mano, la cara, la voz, el iris, la retina, la forma de andar, la firma, la palma de la mano, la oreja, etc. Los sistemas biométricos que utilizan un solo rasgo para el reconocimiento (es decir, los sistemas biométricos unimodales) suelen verse afectados problemas prácticos como datos de sensores ruidosos, no universalidad y/o falta de distinción del rasgo biométrico, índices de error inaceptables y ataques falsos. Los sistemas biométricos multimodales superan algunos de estos problemas al consolidar la evidencia obtenida de diferentes fuentes. Los investigadores han demostrado que el uso de la biometría multimodal proporciona un mejor rendimiento de autenticación que la biometría unimodal. La fusión biométrica se puede realizar a nivel de imagen, nivel de característica, nivel de puntaje de coincidencia, nivel de decisión y nivel de clasificación.

Hemos desarrollado un sistema biométrico multimodal que combina de manera eficiente el reconocimiento de huella dactilar, iris y palma. Las características extraídas se combinan y se calcula una puntuación final para la clasificación. El código ha sido probado con CASIA Iris Image Database Versión 1.0 y CASIA Palmprint Image Database. La base de datos de huellas dactilares utilizada en nuestros experimentos fue una colección de imágenes de huellas dactilares tomadas con un lector de huellas dactilares UPEK con sensor capacitivo y conexión USB 2.0. La base de datos tiene 16 dedos de ancho y 8 impresiones por dedo de profundidad (totalmente 128 huellas dactilares). Otras modalidades biométricas están disponibles bajo petición.