MULTIMODAL BIOMETRIC RECOGNITION USING BIO-INSPIRED OPTIMIZATION AND FUZZY FUSION. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Thesis_MR_Galal.pdf Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

إن أنظمة تكنولوجيا التعرف على الأشخاص من خلال دمج مجموعة من القياسات الحيوية آخذة في التطور باستمرار. وتأتي أهمية تلك الأنظمة لقدرتها على التغلب على مجموعة من نقاط الضعف المحتملة في أنظمة التعرف أُحادية المصدر (ذات قياس حيوي وحيد)، بالإضافة إلى تحسينها للأداء العام لتلك الأنظمة. وبغض النظر عن حجم البحث العلمي في هذا المجال إلا أن تبني طرق التحسين المستوحاة من الكائنات الحية وطرق الدمج الضبابي لم يتم دراستها وتقييمها بشكل مكثّف لمعرفة أدائها مقارنةً بطرق الدمج الإحصائية الأخرى. لذلك تقترح هذه الدراسة نظاماً متعدد الأنماط الحيوية يعتمد على أمثلة سرب الجزيئات والدمج الضبابي. ويستخدم هذا النظام سمات مستخرجة من الوجة وقزحية العين وراحة اليد بالإضافة إلى القياسات الهندسية لليد. وقد أجرينا عدة تجارب لتقييم أداء هذا النظام المقترح ومقارنته مع طرق أخرى في حالات مختلفة، وأظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في حالات كثيرة للنظام المقترح. ويمكن استخدام النظام المقترح في كثير من التطبيقات ذات المستوى الأمني المتوسط أو العالي.

English Abstract

Multimodal biometric recognition systems are an emerging field of research. Basically, this technology has been recommended to mitigate the limitations of the unimodal biometric systems with more enhanced performance. However, due to the increased dimensionality of the feature space, more innovative techniques are still required to tackle the curse of dimensionality problem. One of the promising fields that has not been intensively investigated is the application of bio-inspired optimization with fuzzy fusion for such systems. Also, not all combinations of different biometrics have been studied yet. In this thesis, we proposed a novel multimodal biometric system based on particle swarm optimization and fuzzy fusion that can be adopted in different applications with moderate to high security requirements. We evaluated various forms of unimodal and multimodal face, iris, and hand biometrics. We have conducted intensive experimental work to study and compare the performance of the proposed system under different settings. For multimodal systems, six different combinations have been investigated and evaluated for verification and identification modes.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor:	El-Alfy, Dr. El-Sayed M.
Committee Members:	Baig, Dr. Zubair A. and Mahmood, Dr. Sajjad
Depositing User:	Mr GALAL MUNASSAR BIN MAKHASHEN
Date Deposited:	08 Apr 2013 07:21
Last Modified:	01 Nov 2019 15:37
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138868