Abstrakt. Multibiometriska personidentifieringssystem spelar en avgörande roll i miljöer där säkerhet måste garanteras. Att bygga sådana system måste dock gemensamt omfatta en god kompromiss mellan beräkningskostnader och övergripande prestanda. Dessa system måste också vara robusta mot inneboende eller potentiellt buller från dataförvärvsmaskineriet. I detta avseende föreslog vi ett bimodalt identifieringssystem som kombinerar två billiga och allmänt accepterade biometriska egenskaper, nämligen ansikts- och röstinformation. Vi använder ett probabilistiskt fusionssystem på motsvarande poängnivå, som linjärt väger varje personklasss klassificeringssannolikhet från både ansikts- och röstklassare. Systemet testas under två scenarier: en databas bestående av perturbation-fria ansikten och röster (ideal fall), och en databas perturbed med variabel Gaussian buller, salt-och-pepper buller och ocklusioner. Dessutom utvecklar vi en enkel regel för att automatiskt bestämma viktparametern mellan klassificeringarna via de empiriska bevis som erhållits från inlärningsstadiet och bullernivån. De sammanslagna igenkänningssystemen överskrider i samtliga fall enbart ansikts- och röstklassningssystemets prestanda.
REF använde ett probabilistiskt fusionssystem för att sammansmälta funktionerna från olika metoder och sedan utföra klassificeringen.
Bimodal Biometric Person Identification System Under Perturbations
{'venue': 'PSIVT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}