A SVM-Based Model for the evaluation of biometric sample quality

Autor: M. El-Abed, R. Giot, B. Hemery, C. Charrier, C. Rosenberger
Přispěvatelé: Equipe SAFE - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: IEEE Symposium Series in Computational Intelligence-CIBIM workshop
IEEE Symposium Series in Computational Intelligence-CIBIM workshop, 2011, Paris, France. pp.115-122, ⟨10.1109/CIBIM.2011.5949212⟩
Mesurer et évaluer la Qualité des Données et des Connaissances
DOI: 10.1109/CIBIM.2011.5949212⟩
Popis: L'evaluation de la qualite des donnees biometriques est un facteur primordial dans le processus biometrique. Dans cet article, nous proposons une methode generique pour evaluer la qualite des donnees biometriques morphologiques. Elle est basee sur l'utilisation conjointe de deux types d'informations: 1) la qualite de l'image, et 2) la qualite des parametres extraits en utilisant le descripteur Scale Invariant Feature Transformation (SIFT). Cinq bases de donnees (quatre de visages et une d'empreintes digitales), et un systeme d'authentification biometrique ont ete utilises pour quantifier les performances de la methode proposee. Les resultats experimentaux montrent l'interet de la methode proposee pour detecter plusieurs types d'alterations reelles des donnees, qui ont un impact majeur sur la performance globale des systemes biometriques. Les resultats experimentaux montrent egalement que la methode proposee est plus efficace que la methode NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) pour predire les performances du systeme biometrique teste.
Databáze: OpenAIRE