Composição de biometria para sistemas multimodais de verificação de identidade pessoal

• Main Author: Darmiton da Cunha Cavalcanti, George
• Other Authors: Costa de Barros Carvalho Filho, Edson
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
• Subjects: Identificação Pessoal Multimodal; Classificacao de Faces; Verificacao de Assinaturas; Verificacao através de Dinâmica da Digitação; Combinação de Decisao; Cálculo de Limiar Local
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2105

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:54:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7173_1.pdf: 2200485 bytes, checksum: d918d7c9e29d6fef51e4898be0e5a5a4 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 === Essa tese apresenta contribuições para o problema de verificação de identidade pessoal através de uma arquitetura que combina as biometrias da face, da assinatura e da dinâmica da digitação. As duas primeiras biometrias foram escolhidas por estarem integradas à vida de grande parte da sociedade e os dispositivos utilizados para capturar os padrões são comuns e de baixo custo. A terceira biometria, dinâmica da digitação, além de ser barata, é uma tecnologia transparente ao usuário. A motivação principal dessa tese é analisar estratégias de combinação de padrões para melhorar o desempenho de sistemas de identificação pessoal. Para tanto, foram identificados e investigados os seguintes pontos: (i) Verificação de assinaturas de tamanhos diferentes usando sete grupos de características: pseudo-dinâmicas, estruturais e invariantes (momentos de Hu, Maitra, Flusser, Simon e Central); (ii) Classi- ficação de faces usando Eigenbands Fusion; (iii) Verificação de autenticidade através da análise da dinâmica da digitação utilizando os tempos de pressionamento e de latência; (iv) Modelagem de uma arquitetura para combinar as três biometrias, além da realização de experimentos, visando à avaliação do desempenho; (v) Investigação do limiar de separação entre regiões que definem usuários autênticos e impostores, por classe, através da distribuição t-Student. Os resultados alcançados com o sistema combinado foram comparados com cada uma das modalidades biométricas separadamente, e mostraram que o sistema integrado conseguiu melhores taxas de acerto