Seleção de features em representações profundas para a íris e a região periocular como modalidades biométricas.

Abstract

A biometria já é um tema bem consolidado na literatura. Há diversos trabalhos que são baseados em uma única modalidade biométrica, contudo, sistemas que fazem uso de somente uma modalidade são suscetíveis a ataques de diversas naturezas e ruídos de todos os tipos, especialmente em ambientes não cooperativos. Como os ambientes não-cooperativos estão se tornando cada vez mais comuns, técnicas para contornar esse problema estão ganhando mais atenção, dentre elas, técnicas multimodais. A forma de como fusionar os dados de diferentes modalidades ainda é um problema em aberto. Neste trabalho, propõe-se um modelo unimodal para a íris treinado com uma CNN e o fusionamento bimodal da íris e da região periocular. Testou-se dois baselines para o fusionamento: fusão a nível de scores com três regras (soma, multiplicação e mínimo) e fusão a nível de features com concatenação simples. Propõe-se também uma seleção de características utilizando PSO sobre o fusionamento a nível de features. Os resultados são reportados usando as imagens da competição NICE.II no cenário de galeria aberta. Para a íris reportamos 2,21 (com desvio padrão de 0.019) de decidibilidade e EER de 14,59% (com desvio padrão de 0.22%), enquanto para o fusionamento da íris e da região periocular, reportamos decidibilidade de 3,43 (com desvio padrão de 0.015) e EER de 5,72% (com desvio padrão de 0.12%), atingindo resultados estatisticamente superiores aos estados-da-arte encontrados na literatura.