Multimodal Biometric Recognition

この生体認証システムは、認識のために、個人の生理学的または行動特性を利用する。これらの特性は、多くの場合、いくつかの影響を受けている指紋、手のジオメトリ、顔、声、アイリス、網膜、歩行、署名、掌紋、耳などを認識（すなわち、単峰生体認証システム）のために、単一の形質を使用するバイオメトリックシステムが含まれるノイズのセンサデータ、非普遍性および/または生体測定特性が、許容できないエラーレートの独自性の欠如、およびなりすまし攻撃のような実用的な問題。マルチモーダル生体認証システムは、異なる供給源から得られた証拠を統合することにより、これらの問題のいくつかを克服する。研究者はマルチモーダル生体認証の使用は、単峰性の生体より良好な認証性能を提供することが示されている。生体融合は、画像レベル、機能レベル、マッチスコアレベル、判定レベル、及びランクレベルで行うことができる。

私たちは、効率的に、指紋、虹彩と掌紋認識を組み合わせたマルチモーダル生体認証システムを開発した。抽出された特徴が組み合わされて、最終的なスコアは、分類のために計算される。規範はCASIAアイリス画像データベースバージョン1.0とCASIA掌紋画像データベースでテストされています。我々の実験で使用したフィンガープリントデータベースは、静電容量センサとUSB 2.0接続でUPEKスワイプ指紋読取装置で撮影した指紋画像を収集した。データベースが広い16本の指と指あたり8感想深い（完全に128の指紋）です。他の生体認証モダリティはリクエストに応じて利用できます。

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Matlabの