Multibiometri har nyligen utvecklats som ett medel för mer robust och effektiv personlig verifiering och identifiering. Utnyttjande av information från flera källor på olika nivåer, dvs. funktioner, poäng, rang eller beslut, kan den felaktiga acceptansen och avvisandet minskas avsevärt. Bland alla, feature level fusion är relativt ett understuderat problem. I detta dokument behandlas den särskilda fusionsnivån för multimodala informationskällor och informationskällor med flera enheter. Vid multimodal fusion beaktas de biometriska egenskaperna för ansikte och iris, medan fusionen med flera enheter används för att slå samman data från vänster och höger iris-bilderna. I det föreslagna tillvägagångssättet beräknas SIFT-egenskaperna från båda biometriska källorna, antingen multimodala eller flera enheter. För varje källa väljs de extraherade SIFT-funktionerna genom rumslig provtagning. Sedan dessa utvalda funktioner slutligen concatenated tillsammans till en enda funktion super-vektor med hjälp av seriell fusion. Denna konkatenerade vektor används för att utföra klassificering. Experimentella resultat från biometriska databaser i ansikte och iris presenteras. De rapporterade resultaten visar tydligt de prestandaförbättringar i klassificeringen som uppnåtts genom tillämpning av funktionsnivåfusion för både multimodala och multienhetsbiometri i jämförelse med enmodal klassificering och poängnivåfusion.
Rattani et al REF beräknade SIFT-funktioner för chimeriska ansiktsbilder och iris-bilder och konkatenerade de resulterande funktionsvektorerna.
Robust Multi-modal and Multi-unit Feature Level Fusion of Face and Iris Biometrics
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}