Seleção de features em representações profundas para a íris e a região periocular como modalidades biométricas.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Silva, Pedro Henrique Lopes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/61566/0013000001s4h
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Biometria
Íris - olhos
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10013
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Seleção de features em representações profundas para a íris e a região periocular como modalidades biométricas.BiometriaÍris - olhosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.A biometria já é um tema bem consolidado na literatura. Há diversos trabalhos que são baseados em uma única modalidade biométrica, contudo, sistemas que fazem uso de somente uma modalidade são suscetíveis a ataques de diversas naturezas e ruídos de todos os tipos, especialmente em ambientes não cooperativos. Como os ambientes não-cooperativos estão se tornando cada vez mais comuns, técnicas para contornar esse problema estão ganhando mais atenção, dentre elas, técnicas multimodais. A forma de como fusionar os dados de diferentes modalidades ainda é um problema em aberto. Neste trabalho, propõe-se um modelo unimodal para a íris treinado com uma CNN e o fusionamento bimodal da íris e da região periocular. Testou-se dois baselines para o fusionamento: fusão a nível de scores com três regras (soma, multiplicação e mínimo) e fusão a nível de features com concatenação simples. Propõe-se também uma seleção de características utilizando PSO sobre o fusionamento a nível de features. Os resultados são reportados usando as imagens da competição NICE.II no cenário de galeria aberta. Para a íris reportamos 2,21 (com desvio padrão de 0.019) de decidibilidade e EER de 14,59% (com desvio padrão de 0.22%), enquanto para o fusionamento da íris e da região periocular, reportamos decidibilidade de 3,43 (com desvio padrão de 0.015) e EER de 5,72% (com desvio padrão de 0.12%), atingindo resultados estatisticamente superiores aos estados-da-arte encontrados na literatura.Biometrics is already a well-study subject in the literature. Some works are based on a unique biometric modality. However, the system based on just one modality is susceptible to various types of attacks, such as noises of all kinds, especially in non-cooperative environments. As non-cooperative environments are becoming more common, techniques to avoid this kind of problem are gaining more attention, among them multimodal techniques. How to merge data from different modalities is still an open problem. In this work, a monomodal CNN model for iris recognition is presented and a bimodal fusion of the iris and periocular region. We tested two baselines on the fusion scenario: fusion at score level with three rules (sum, multiplication, and minimum) and a fusion at features level with simple concatenation. We also propose a feature selection using PSO over the fusion at features level. All results for iris and periocular region are reported using the NICE.II competition dataset and in the open-gallery scenario. For iris recognition we report 2.22 (with standard deviation of 0.019) decidability and EER of 14.56% (with standard deviation of 0.22%), while for the iris and periocular region, we reported the decidability of 3.45 (with standard deviation of 0.015) and EER of 5.55% (with standard deviation of 0.12%), reaching results statistically superior to the state-of-the-art found in the literature.Moreira, Gladston Juliano PratesLuz, Eduardo José da SilvaMoreira, Gladston Juliano PratesGomes, David MenottiSantos, Jeferson Alex dosSilva, Pedro Henrique Lopes2018-06-26T18:21:04Z2018-06-26T18:21:04Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Pedro Henrique Lopes. Seleção de features em representações profundas para a íris e a região periocular como modalidades biométricas. 2018. 51 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10013ark:/61566/0013000001s4hAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 18/06/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2024-11-10T14:22:02Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/10013Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T14:22:02Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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