Enhancing security through a hybrid multibiometric system
Notice bibliographique
Résumé
Biometric user authentication techniques for security and access control have evoked an enormous interest by science, industry and society in the last two decades. Scientist and researchers have constantly pursued the technology for automated confirmation of the identity of subjects based on measurements of physiological or behavioral traits of humans. But even the best single biometric system suffers from spoof attacks, intra-class variability, noise, susceptibility etc. To address this issue, we develop a hybrid multibiometric system which integrates multi-algorithm and multi-modal approaches of multibiometric system and use bilevel fusion to combine biometric information. We use face, ear and signature biometric traits which are first classified by three classification techniques-multilayer perceptron, Fisher-image and Bayesian network. The outcomes of these classifiers for face are fused by rank fusion method. Outcomes for ear and signature are also fused similarly. The second level fusion occurs when we combine the results of these three rank fusion methods' outcomes for face, ear and signature with decision fusion method. We use Borda count and Borda fuse approaches for rank fusion and majority voting, weighted majority voting and behavioral knowledge space approaches for decision fusion. The final results indicate that this hybrid multi biometric system outperforms the single biometric systems build on the same data using the same classification algorithms. This system can be effectively used in law enforcement or homeland security department or for commercial purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».