Mejora del reconocimiento biométrico multimodal basado en la biometría intrínseca de la mano
Autores: Haider, Syed Aqeel; Rehman, Yawar; Ali, S. M. Usman
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Mejora del reconocimiento biométrico multimodal basado en la biometría intrínseca de la mano
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Estudio propuesto
Sistema biométrico multimodal
Capacidad anti-spoof
Modalidades relacionadas con la mano
Respuesta del pulso
Geometría de la mano
Biometría de la vena del dedo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
En el estudio propuesto, examinamos un sistema biométrico multimodal con la máxima capacidad contra ataques de suplantación. Se demuestra con éxito una capacidad mejorada contra suplantaciones al elegir modalidades intrínsecas relacionadas con la mano. En el sistema propuesto, la respuesta del pulso, la geometría de la mano y la biometría de la vena del dedo son las tres modalidades de enfoque. Las tres modalidades se combinan utilizando un sistema basado en reglas difusas que proporciona una precisión del 92% en imágenes de infrarrojo cercano (NIR). Además de eso, proponemos un nuevo conjunto de datos de imágenes de mano NIR que contiene un total de 111,000 imágenes. En esta investigación, la geometría de la mano se trata como una modalidad biométrica intrínseca mediante el uso de imágenes de infrarrojo cercano para localizar las articulaciones interfalángicas de los dedos humanos. La norma L2 se calcula utilizando el centroide de cuatro grupos de píxeles obtenidos a partir de las ubicaciones de las articulaciones de los dedos. Este método produjo una precisión del 86% en el nuevo conjunto de datos de imágenes NIR. También proponemos la identificación biométrica de la vena del dedo utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). La CNN proporcionó una precisión del 90% en el nuevo conjunto de datos de imágenes NIR. Además, proponemos un sistema robusto conocido como la biometría de la respuesta del pulso contra ataques de suplantación que involucran manos humanas falsas o artificiales. El sistema de respuesta del pulso identifica un cuerpo humano vivo aplicando un pulso de frecuencia específica en la mano humana. Alrededor del 99% de las muestras de respuesta de frecuencia obtenidas de sujetos humanos y no humanos fueron clasificadas correctamente por la biometría de la respuesta del pulso. Finalmente, proponemos combinar las tres modalidades utilizando el sistema de inferencia difusa en el nivel de puntuación de confianza, lo que da como resultado una precisión del 92% en el nuevo conjunto de datos de imágenes de mano de infrarrojo cercano.
Descripción
En el estudio propuesto, examinamos un sistema biométrico multimodal con la máxima capacidad contra ataques de suplantación. Se demuestra con éxito una capacidad mejorada contra suplantaciones al elegir modalidades intrínsecas relacionadas con la mano. En el sistema propuesto, la respuesta del pulso, la geometría de la mano y la biometría de la vena del dedo son las tres modalidades de enfoque. Las tres modalidades se combinan utilizando un sistema basado en reglas difusas que proporciona una precisión del 92% en imágenes de infrarrojo cercano (NIR). Además de eso, proponemos un nuevo conjunto de datos de imágenes de mano NIR que contiene un total de 111,000 imágenes. En esta investigación, la geometría de la mano se trata como una modalidad biométrica intrínseca mediante el uso de imágenes de infrarrojo cercano para localizar las articulaciones interfalángicas de los dedos humanos. La norma L2 se calcula utilizando el centroide de cuatro grupos de píxeles obtenidos a partir de las ubicaciones de las articulaciones de los dedos. Este método produjo una precisión del 86% en el nuevo conjunto de datos de imágenes NIR. También proponemos la identificación biométrica de la vena del dedo utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). La CNN proporcionó una precisión del 90% en el nuevo conjunto de datos de imágenes NIR. Además, proponemos un sistema robusto conocido como la biometría de la respuesta del pulso contra ataques de suplantación que involucran manos humanas falsas o artificiales. El sistema de respuesta del pulso identifica un cuerpo humano vivo aplicando un pulso de frecuencia específica en la mano humana. Alrededor del 99% de las muestras de respuesta de frecuencia obtenidas de sujetos humanos y no humanos fueron clasificadas correctamente por la biometría de la respuesta del pulso. Finalmente, proponemos combinar las tres modalidades utilizando el sistema de inferencia difusa en el nivel de puntuación de confianza, lo que da como resultado una precisión del 92% en el nuevo conjunto de datos de imágenes de mano de infrarrojo cercano.