title: Finger-based Multimodal Biometric Recognition system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Чермак Игорь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шайхетдинова Алиса Раисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shaykhetdinova Alisa
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mikhailova Elena Georgievnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:10:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:10:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022561
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10645
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Большинство биометрических систем в приложениях реального мира используют один источник получения физиологической или поведенческой информации о человеке. Мультимодальные биометрические системы используют несколько характеристик для распознавания, таким образом умаляя недостатки унимодальных систем, повышая уровень безопасности. Отпечаток пальца, который является самой популярной биометрической модальностью, в совокупности с васкулярным рисунком пальца, который крайне сложно сфальсифицировать, могут быть использованы для реализации высоко производительной биометрической системы. В данной работе представлен новый метод биометрической аутентификации, который использует папиллярный и васкулярный рисунки пальца руки. Предложенный метод использует Minutiae Extraction для выделения признаков из отпечатков и SIFT алгоритм для васкулярного рисунка. Выделенные признаки заносятся в базы данных в виде коэффициентов. Затем производится сравнение коэффициентов входного изображения со всеми шаблонами базы данных, в конце которого оценки для обеих модальностей сливаются. Данный подход был протестирован над стандартными базами данных биометрических изображений. Точность метода достигает 97% при определенных параметрах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Most biometric systems from real world applications use a single source of biometric modality which is known as unimodal biometrics. Multimodal biometric recognition requires several biometric features for recognition of a person to eliminate some drawbacks of unimodal biometrics and, thereby, raise the level of security. The physiological biometrics such as fingerprint (which is now the most popular trait for recognition) and the pattern of blood veins of human’s body (which cannot be easily faked or cracked) in conjunction can produce high performance biometric system. In this paper a novel approach for biometric authentication is suggested which employs these two traits: fingerprint and finger vein. Proposed method uses both the Minutiae Extraction to extract features from the images of fingerprints and the Scale-Invariant Feature Transform for images of finger vein. The extracted features in the form of coefficients are stored in the databases. Then the matching is done between the coefficients of the input test images and the features stored in the databases using distance measure and finally the fusion is carried out. This approach was tested on standard databases of fingerprint and finger vein images. The proposed method provides a maximum accuracy of 97%, with a reduction in false rejection rate.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мультимодальная биометрия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отпечаток пальца
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: васкулярный паттерн
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: слияние информации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fingerprint
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: finger vein
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fusion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: scale-invariant feature transform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: minutiae extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multimodal biometric recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Finger-based Multimodal Biometric Recognition system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Аутентификация по рисунку вен руки в мультимодальных биометрических системах
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Shaykhetdinova_Alisa_-230517.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10645/1/Shaykhetdinova_Alisa_-230517.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,32 MB
resources.filename: reviewSV_SHajxetdinova_A_R__rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10645/2/reviewSV_SHajxetdinova_A_R__rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 702,92 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10645/3/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,8 kB