指纹图像质量会严重影响指纹识别系统的性能。本文回顾了指纹图像质量计算的现有方法。我们还使用MCYT数据库(包括9000个指纹图像)实施,测试和比较了其中的选择。实验结果表明,大多数算法的行为类似。
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研究了图像质量降解对自动指纹识别验证性能的影响。我们在不同的指纹图像质量下研究了基于细节和脊信息的两个指纹匹配器的性能。发现基于山脊的系统比基于小小的图像质量标准的基于细节的系统更适合图像质量降解。
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提出了一种生成软糖手指的新方法。描述了一个中型的假指纹数据库,并在其上评估了两个不同的指纹验证系统。实验中考虑了三种不同的情况,即:使用真实的指纹注册和测试,用假指纹进行注册和测试,以及带有真实指纹的注册,并用假指纹进行测试。给出了光学和热扫描传感器的结果。两种系统都被证明容易受到直接攻击。
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提出了基于质量度量的LIVISE检测的新指纹参数化。新颖的功能集用于完整的LIVESTECTY检测系统中,并在Livdet竞争的开发集中进行了测试,其中包括具有三个不同光学传感器的4,500多个真实图像和假图像。提出的解决方案证明对多传感器方案是可靠的,并且总体率是正确分类的样品的93%。此外,提出的LIVISE检测方法比先前研究的技术具有额外的优势,即仅需要一个图像从手指决定是真实还是假货。
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自动检测飞行无人机是一个关键问题,其存在(特别是未经授权)可以造成风险的情况或损害安全性。在这里,我们设计和评估了多传感器无人机检测系统。结合常见的摄像机和麦克风传感器,我们探索了热红外摄像机的使用,指出是一种可行且有希望的解决方案,在相关文献中几乎没有解决。我们的解决方案还集成了鱼眼相机,以监视天空的更大部分,并将其他摄像机转向感兴趣的对象。传感溶液与ADS-B接收器,GPS接收器和雷达模块相辅相成,尽管由于其有限的检测范围,后者未包含在我们的最终部署中。即使此处使用的摄像机的分辨率较低,热摄像机也被证明是与摄像机一样好的可行解决方案。我们作品的另外两个新颖性是创建一个新的公共数据集的多传感器注释数据,该数据与现有的类别相比扩大了类的数量,以及对探测器性能的研究作为传感器到传感器的函数的研究目标距离。还探索了传感器融合,表明可以以这种方式使系统更强大,从而减轻对单个传感器的虚假检测
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展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得:1)在互联网上,2)在带台式PC的办公环境中,以及3)在室内/室外环境中,具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外,已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外,使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库(BMDB)的其他功能有:两个采集会话,在某些方式的几种传感器,均衡性别和年龄分布,多式化现实情景,每种方式,跨欧洲多样性,人口统计数据的可用性,以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估,如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述,包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的
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通过生物手段自动验证一个人的身份是在每天的日常活动,如在机场访问银行服务和安全控制的一个重要应用。为了提高系统的可靠性,通常使用几个生物识别设备。这种组合系统被称为多模式生物测定系统。本文报道生物安全DS2(访问控制)评估由英国萨里大学举办的活动,包括面部,指纹和虹膜的个人认证生物特征的框架内进行基准研究,在媒体针对物理访问控制中的应用-size建立一些500人。虽然多峰生物测定是公调查对象,不存在基准融合算法的比较。朝着这个目标努力,我们设计了两组实验:质量依赖性和成本敏感的评估。质量依赖性评价旨在评估融合算法如何可以在变化的原始图像的质量主要是由于设备的变化来执行。在对成本敏感的评价,另一方面,研究了一种融合算法可以如何执行给定的受限的计算和在软件和硬件故障的存在,从而导致错误,例如失败到获取和失败到匹配。由于多个捕捉设备可用,融合算法应该能够处理这种非理想但仍然真实的场景。在这两种评价中,各融合算法被提供有从每个生物统计比较子系统以及两个模板和查询数据的质量度量得分。在活动的号召的响应证明是非常令人鼓舞的,与提交22个融合系统。据我们所知,这是第一次尝试基准品质为基础多模态融合算法。
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生物识别技术在过去十年中越来越多地部署,比传统的个人认可方法提供更大的安全性和便利性。虽然生物识别信号的质量严重影响生物识别系统的性能,但在评估质量的先验研究中有限。质量是安全的关键问题,特别是在涉及监视摄像机,取证,便携式设备或通过互联网远程访问的不利情景。本文分析了对生物识别质量产生负面影响的因素,如何克服它们,以及如何将质量措施纳入生物识别系统。在这些问题中对本领域的审查提供了一种对生物识别质量挑战的整体框架。
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指纹验证中的一个开放问题是对图像质量退化的鲁棒性缺乏鲁棒性。质量差的图像导致虚假且缺失的功能,从而降低整体系统的性能。因此,对于指纹识别系统非常重要,以估计捕获的指纹图像的质量和有效性。在这项工作中,我们审查了现有的指纹图像质量估算方法,包括发表措施背后的理由,以及在不同质量条件下显示其行为的视觉示例。我们还测试了一系列指纹图像质量估计算法。对于实验,我们雇用BioSec多模态基线语料库,其中包括在两个与三个不同传感器中获取的200个个人的19200个指纹图像。比较所选质量措施的行为,在大多数情况下显示它们之间的高相关性。还研究了低质量样本在验证性能中的影响,也是广泛可用的小型指纹匹配系统。
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提出了一种使用基于质量相关特征的新颖的指纹参数化的新的基于软件的活性检测方法。该系统在高度挑战的数据库上测试,该数据库包括超过10,500个实际和假图像,其中包含不同技术的五个传感器,并在材料和程序中覆盖各种直接攻击情景,然后遵循生成胶状手指。所提出的解决方案证明对多场景数据集具有强大,并呈现90%正确分类的样本的总速率。此外,所呈现的活性检测方法具有上述从手指中仅需要一个图像的先前研究的技术的额外优点,以决定它是真实还是假的。最后一个特征提供了具有非常有价值的功能的方法,因为它使其更不具有侵入性,更多的用户友好,更快,并降低其实现成本。
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