ABSTRACT Ett multimodalt biometriskt system integrerar information från mer än en biometrisk modalitet för att förbättra prestandan för varje enskilt biometriskt system och göra systemet robust för att spoof attacker. I detta dokument föreslår vi ett säkert multimodalt biometriskt system som använder konvolutionsneurala nätverk (CNN) och Q-Gaussian multistöd vektor maskin (QG-MSVM) baserat på en annan nivå fusion. Vi utvecklade två autentiseringssystem med två olika fusionsalgoritmer: en funktionsnivå fusion och en beslutsnivå fusion. Funktionsextraktionen för enskilda metoder utförs med hjälp av CNN. I detta steg valde vi ut två lager från CNN som uppnådde den högsta noggrannheten, där varje lager betraktas som åtskilda funktionsdeskriptorer. Därefter kombinerade vi dem med den föreslagna interna fusionen för att generera de biometriska mallarna. I nästa steg använde vi en av de inställbara biometriska metoderna för att skydda dessa mallar och öka säkerheten för det föreslagna systemet. I autentiseringsstadiet tillämpade vi QG-MSVM som en klassificering för autentisering för att förbättra prestandan. Våra system testades på flera allmänt tillgängliga databaser för EKG och fingeravtryck. De experimentella resultaten visar att de föreslagna multimodala systemen är effektiva, robusta och tillförlitliga jämfört med befintliga multimodala autentiseringssystem.
Under tiden, Hammad et al. presenterade det multimodala biometriska autentiseringssystemet med hjälp av konvolutionsneurala nätverk (CNN) och Q-Gaussian multistöd vektor maskin (QG-MSVM) REF.
Multimodal Biometric Authentication Systems Using Convolution Neural Network Based on Different Level Fusion of ECG and Fingerprint
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}