ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Proposed Algorithms to Desig...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

A Proposed Algorithms to Design Support Multimodal biometric System

العنوان بلغة أخرى: اقتراح خوارزميات لتصميم نظام حصين متعدد الوسائط للتعرف على الهوية الشخصية
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: أحمد، هناء محسن (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ahmed, Hanaa Mohsin
مؤلفين آخرين: عبدالكريم، بشرى جبار (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 1 - 24
DOI: 10.36541/0231-000-025-006
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 763901
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EcoLink
مواضيع:
علم الرياضيات | الوسائط الإلكترونية | الخوارزيميات | مستخلصات الأبحاث | الهوية الشخصية
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحديد الحيوية | المتعدد الوسائط | قزحية العين | بصمة الاصبع | اثبات الهوية | دالة الاندماج | Liveness detection | Multimodal | Iris | Fingerprint | Antispoofing | Verification | Fusion function
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هذا البحث هي محاولة لمعالجة امن أنظمة التحقق من الهوية الحيوي ولتحسين دقة النظام بتقديم تصميم لنظام التحقق متعدد الوسائط باستخدام ميزات متعددة (قزحية العين وبصمة الأصبع) وإضافة مرحلة أخرى تدعى مرحلة تحديد الحيوية (Liveness Detection) إلى مراحل النظام المتعدد لحماية نظام التحقق من الهوية الحيوي المتعددة الوسائط من هجمات الاختراق بالتحايل. اختبرت كفاءة التحقق للنظام في مستويين، المستوى الأحادي الوسائط والمستوى المتعدد الوسائط. إذ أختبر النظام ضمن المستوى الأحادي باستخدام قزحية العين ولنوعين من قواعد البيانات قاعدة بيانات جامعة الوسائط المتعدد (MMU DB) وكان عددها 180 عينة لـ 30 شخصا، وقاعدة بيانات الأكاديمية الصينية (CASIA DB) كان عددها 90 عينة لـ 30 شخصا. وأعطى دقة (99.44%) مع FAR (0.0277) وFRR (0.0055) لل MMU DB، ودقة (97.77%) مع FAR (0.0333) وFRR (0.0222) لل CASIA DB، والاختبار الآخر ضمن المستوى الأحادي للتحقق من الشخص عن طريق البصمة التي أجريت على قاعدة البيانات تتكون من 60 عينة لـ 15 شخصا ومنحت دقة 95% مع FAR(%0.1) وFRR (0.05%). اختبر النظام في مستوى المتعدد الوسائط على قاعدة بيانات تتكون من 60 عينة لصور قزحية العين و 60 عينة لصور بصمة اصبع وقد وصلت دقة النظام حسب نتائج الاختبار الى 100% مع FAR (0.0166) و FRR (0%).

This paper is an attempt to address the biometric security issue and improve the system accuracy through introducing a design for multimodal biometric verification system using multiple traits (Iris, fingerprint) and adding another phase called liveness detection to the phases of multimodal system the purpose of this phase is to protect the multimodal biometric systems against spoofing attacks. The system is tested in two levels, unimodal level and multimodal level (fusion level), in unimodal level two tests have been performed, one for iris verification phase performed on two types of database MMU DB (Multi Media University database) for 180 samples and CASIA DB (Chinese Academy of Sciences database) for 90 samples, and gave accuracy (99.44%) with FAR (False Acceptance Rate) of (0.0277) and FRR (False Reject Rate) (0.0055) for MMU DB, and accuracy (97.77%) with FAR of (0.0333) and FRR (0.0222) for CASIA DB, and other for fingerprint verification phase performed on database collected from two types of database for 60 samples and gives accuracy of 95% with FAR of 0.1% and FRR of 0.05%. In multimodal level the system is tested on database composed of 60 samples for iris images and 60 samples for fingerprint images and gives an overall accuracy of 100% with FRR of 0%, and FAR of 0.0166%.
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.