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    Automated border control systems: biometric challenges and research trends

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    Automated Border Control (ABC) systems automatically verify the travelers\u2019 identity using their biometric information, without the need of a manual check, by comparing the data stored in the electronic document (e.g., the e-Passport) with a live sample captured during the crossing of the border. In this paper, the hardware and software components of the biometric systems used in ABC systems are described, along with the latest challenges and research trends

    Iris Recognition: Robust Processing, Synthesis, Performance Evaluation and Applications

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    The popularity of iris biometric has grown considerably over the past few years. It has resulted in the development of a large number of new iris processing and encoding algorithms. In this dissertation, we will discuss the following aspects of the iris recognition problem: iris image acquisition, iris quality, iris segmentation, iris encoding, performance enhancement and two novel applications.;The specific claimed novelties of this dissertation include: (1) a method to generate a large scale realistic database of iris images; (2) a crosspectral iris matching method for comparison of images in color range against images in Near-Infrared (NIR) range; (3) a method to evaluate iris image and video quality; (4) a robust quality-based iris segmentation method; (5) several approaches to enhance recognition performance and security of traditional iris encoding techniques; (6) a method to increase iris capture volume for acquisition of iris on the move from a distance and (7) a method to improve performance of biometric systems due to available soft data in the form of links and connections in a relevant social network

    Proof-of-Concept

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    Biometry is an area in great expansion and is considered as possible solution to cases where high authentication parameters are required. Although this area is quite advanced in theoretical terms, using it in practical terms still carries some problems. The systems available still depend on a high cooperation level to achieve acceptable performance levels, which was the backdrop to the development of the following project. By studying the state of the art, we propose the creation of a new and less cooperative biometric system that reaches acceptable performance levels.A constante necessidade de parâmetros mais elevados de segurança, nomeadamente ao nível de autenticação, leva ao estudo biometria como possível solução. Actualmente os mecanismos existentes nesta área tem por base o conhecimento de algo que se sabe ”password” ou algo que se possui ”codigo Pin”. Contudo este tipo de informação é facilmente corrompida ou contornada. Desta forma a biometria é vista como uma solução mais robusta, pois garante que a autenticação seja feita com base em medidas físicas ou compartimentais que definem algo que a pessoa é ou faz (”who you are” ou ”what you do”). Sendo a biometria uma solução bastante promissora na autenticação de indivíduos, é cada vez mais comum o aparecimento de novos sistemas biométricos. Estes sistemas recorrem a medidas físicas ou comportamentais, de forma a possibilitar uma autenticação (reconhecimento) com um grau de certeza bastante considerável. O reconhecimento com base no movimento do corpo humano (gait), feições da face ou padrões estruturais da íris, são alguns exemplos de fontes de informação em que os sistemas actuais se podem basear. Contudo, e apesar de provarem um bom desempenho no papel de agentes de reconhecimento autónomo, ainda estão muito dependentes a nível de cooperação exigida. Tendo isto em conta, e tudo o que já existe no ramo do reconhecimento biometrico, esta área está a dar passos no sentido de tornar os seus métodos o menos cooperativos poss??veis. Possibilitando deste modo alargar os seus objectivos para além da mera autenticação em ambientes controlados, para casos de vigilância e controlo em ambientes não cooperativos (e.g. motins, assaltos, aeroportos). É nesta perspectiva que o seguinte projecto surge. Através do estudo do estado da arte, pretende provar que é possível criar um sistema capaz de agir perante ambientes menos cooperativos, sendo capaz de detectar e reconhecer uma pessoa que se apresente ao seu alcance.O sistema proposto PAIRS (Periocular and Iris Recognition Systema) tal como nome indica, efectua o reconhecimento através de informação extraída da íris e da região periocular (região circundante aos olhos). O sistema é construído com base em quatro etapas: captura de dados, pré-processamento, extração de características e reconhecimento. Na etapa de captura de dados, foi montado um dispositivo de aquisição de imagens com alta resolução com a capacidade de capturar no espectro NIR (Near-Infra-Red). A captura de imagens neste espectro tem como principal linha de conta, o favorecimento do reconhecimento através da íris, visto que a captura de imagens sobre o espectro visível seria mais sensível a variações da luz ambiente. Posteriormente a etapa de pré-processamento implementada, incorpora todos os módulos do sistema responsáveis pela detecção do utilizador, avaliação de qualidade de imagem e segmentação da íris. O modulo de detecção é responsável pelo desencadear de todo o processo, uma vez que esta é responsável pela verificação da exist?ncia de um pessoa em cena. Verificada a sua exist?ncia, são localizadas as regiões de interesse correspondentes ? íris e ao periocular, sendo também verificada a qualidade com que estas foram adquiridas. Concluídas estas etapas, a íris do olho esquerdo é segmentada e normalizada. Posteriormente e com base em vários descritores, é extraída a informação biométrica das regiões de interesse encontradas, e é criado um vector de características biométricas. Por fim, é efectuada a comparação dos dados biometricos recolhidos, com os já armazenados na base de dados, possibilitando a criação de uma lista com os níveis de semelhança em termos biometricos, obtendo assim um resposta final do sistema. Concluída a implementação do sistema, foi adquirido um conjunto de imagens capturadas através do sistema implementado, com a participação de um grupo de voluntários. Este conjunto de imagens permitiu efectuar alguns testes de desempenho, verificar e afinar alguns parâmetros, e proceder a optimização das componentes de extração de características e reconhecimento do sistema. Analisados os resultados foi possível provar que o sistema proposto tem a capacidade de exercer as suas funções perante condições menos cooperativas

    QUIS-CAMPI: Biometric Recognition in Surveillance Scenarios

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    The concerns about individuals security have justified the increasing number of surveillance cameras deployed both in private and public spaces. However, contrary to popular belief, these devices are in most cases used solely for recording, instead of feeding intelligent analysis processes capable of extracting information about the observed individuals. Thus, even though video surveillance has already proved to be essential for solving multiple crimes, obtaining relevant details about the subjects that took part in a crime depends on the manual inspection of recordings. As such, the current goal of the research community is the development of automated surveillance systems capable of monitoring and identifying subjects in surveillance scenarios. Accordingly, the main goal of this thesis is to improve the performance of biometric recognition algorithms in data acquired from surveillance scenarios. In particular, we aim at designing a visual surveillance system capable of acquiring biometric data at a distance (e.g., face, iris or gait) without requiring human intervention in the process, as well as devising biometric recognition methods robust to the degradation factors resulting from the unconstrained acquisition process. Regarding the first goal, the analysis of the data acquired by typical surveillance systems shows that large acquisition distances significantly decrease the resolution of biometric samples, and thus their discriminability is not sufficient for recognition purposes. In the literature, diverse works point out Pan Tilt Zoom (PTZ) cameras as the most practical way for acquiring high-resolution imagery at a distance, particularly when using a master-slave configuration. In the master-slave configuration, the video acquired by a typical surveillance camera is analyzed for obtaining regions of interest (e.g., car, person) and these regions are subsequently imaged at high-resolution by the PTZ camera. Several methods have already shown that this configuration can be used for acquiring biometric data at a distance. Nevertheless, these methods failed at providing effective solutions to the typical challenges of this strategy, restraining its use in surveillance scenarios. Accordingly, this thesis proposes two methods to support the development of a biometric data acquisition system based on the cooperation of a PTZ camera with a typical surveillance camera. The first proposal is a camera calibration method capable of accurately mapping the coordinates of the master camera to the pan/tilt angles of the PTZ camera. The second proposal is a camera scheduling method for determining - in real-time - the sequence of acquisitions that maximizes the number of different targets obtained, while minimizing the cumulative transition time. In order to achieve the first goal of this thesis, both methods were combined with state-of-the-art approaches of the human monitoring field to develop a fully automated surveillance capable of acquiring biometric data at a distance and without human cooperation, designated as QUIS-CAMPI system. The QUIS-CAMPI system is the basis for pursuing the second goal of this thesis. The analysis of the performance of the state-of-the-art biometric recognition approaches shows that these approaches attain almost ideal recognition rates in unconstrained data. However, this performance is incongruous with the recognition rates observed in surveillance scenarios. Taking into account the drawbacks of current biometric datasets, this thesis introduces a novel dataset comprising biometric samples (face images and gait videos) acquired by the QUIS-CAMPI system at a distance ranging from 5 to 40 meters and without human intervention in the acquisition process. This set allows to objectively assess the performance of state-of-the-art biometric recognition methods in data that truly encompass the covariates of surveillance scenarios. As such, this set was exploited for promoting the first international challenge on biometric recognition in the wild. This thesis describes the evaluation protocols adopted, along with the results obtained by the nine methods specially designed for this competition. In addition, the data acquired by the QUIS-CAMPI system were crucial for accomplishing the second goal of this thesis, i.e., the development of methods robust to the covariates of surveillance scenarios. The first proposal regards a method for detecting corrupted features in biometric signatures inferred by a redundancy analysis algorithm. The second proposal is a caricature-based face recognition approach capable of enhancing the recognition performance by automatically generating a caricature from a 2D photo. The experimental evaluation of these methods shows that both approaches contribute to improve the recognition performance in unconstrained data.A crescente preocupação com a segurança dos indivíduos tem justificado o crescimento do número de câmaras de vídeo-vigilância instaladas tanto em espaços privados como públicos. Contudo, ao contrário do que normalmente se pensa, estes dispositivos são, na maior parte dos casos, usados apenas para gravação, não estando ligados a nenhum tipo de software inteligente capaz de inferir em tempo real informações sobre os indivíduos observados. Assim, apesar de a vídeo-vigilância ter provado ser essencial na resolução de diversos crimes, o seu uso está ainda confinado à disponibilização de vídeos que têm que ser manualmente inspecionados para extrair informações relevantes dos sujeitos envolvidos no crime. Como tal, atualmente, o principal desafio da comunidade científica é o desenvolvimento de sistemas automatizados capazes de monitorizar e identificar indivíduos em ambientes de vídeo-vigilância. Esta tese tem como principal objetivo estender a aplicabilidade dos sistemas de reconhecimento biométrico aos ambientes de vídeo-vigilância. De forma mais especifica, pretende-se 1) conceber um sistema de vídeo-vigilância que consiga adquirir dados biométricos a longas distâncias (e.g., imagens da cara, íris, ou vídeos do tipo de passo) sem requerer a cooperação dos indivíduos no processo; e 2) desenvolver métodos de reconhecimento biométrico robustos aos fatores de degradação inerentes aos dados adquiridos por este tipo de sistemas. No que diz respeito ao primeiro objetivo, a análise aos dados adquiridos pelos sistemas típicos de vídeo-vigilância mostra que, devido à distância de captura, os traços biométricos amostrados não são suficientemente discriminativos para garantir taxas de reconhecimento aceitáveis. Na literatura, vários trabalhos advogam o uso de câmaras Pan Tilt Zoom (PTZ) para adquirir imagens de alta resolução à distância, principalmente o uso destes dispositivos no modo masterslave. Na configuração master-slave um módulo de análise inteligente seleciona zonas de interesse (e.g. carros, pessoas) a partir do vídeo adquirido por uma câmara de vídeo-vigilância e a câmara PTZ é orientada para adquirir em alta resolução as regiões de interesse. Diversos métodos já mostraram que esta configuração pode ser usada para adquirir dados biométricos à distância, ainda assim estes não foram capazes de solucionar alguns problemas relacionados com esta estratégia, impedindo assim o seu uso em ambientes de vídeo-vigilância. Deste modo, esta tese propõe dois métodos para permitir a aquisição de dados biométricos em ambientes de vídeo-vigilância usando uma câmara PTZ assistida por uma câmara típica de vídeo-vigilância. O primeiro é um método de calibração capaz de mapear de forma exata as coordenadas da câmara master para o ângulo da câmara PTZ (slave) sem o auxílio de outros dispositivos óticos. O segundo método determina a ordem pela qual um conjunto de sujeitos vai ser observado pela câmara PTZ. O método proposto consegue determinar em tempo-real a sequência de observações que maximiza o número de diferentes sujeitos observados e simultaneamente minimiza o tempo total de transição entre sujeitos. De modo a atingir o primeiro objetivo desta tese, os dois métodos propostos foram combinados com os avanços alcançados na área da monitorização de humanos para assim desenvolver o primeiro sistema de vídeo-vigilância completamente automatizado e capaz de adquirir dados biométricos a longas distâncias sem requerer a cooperação dos indivíduos no processo, designado por sistema QUIS-CAMPI. O sistema QUIS-CAMPI representa o ponto de partida para iniciar a investigação relacionada com o segundo objetivo desta tese. A análise do desempenho dos métodos de reconhecimento biométrico do estado-da-arte mostra que estes conseguem obter taxas de reconhecimento quase perfeitas em dados adquiridos sem restrições (e.g., taxas de reconhecimento maiores do que 99% no conjunto de dados LFW). Contudo, este desempenho não é corroborado pelos resultados observados em ambientes de vídeo-vigilância, o que sugere que os conjuntos de dados atuais não contêm verdadeiramente os fatores de degradação típicos dos ambientes de vídeo-vigilância. Tendo em conta as vulnerabilidades dos conjuntos de dados biométricos atuais, esta tese introduz um novo conjunto de dados biométricos (imagens da face e vídeos do tipo de passo) adquiridos pelo sistema QUIS-CAMPI a uma distância máxima de 40m e sem a cooperação dos sujeitos no processo de aquisição. Este conjunto permite avaliar de forma objetiva o desempenho dos métodos do estado-da-arte no reconhecimento de indivíduos em imagens/vídeos capturados num ambiente real de vídeo-vigilância. Como tal, este conjunto foi utilizado para promover a primeira competição de reconhecimento biométrico em ambientes não controlados. Esta tese descreve os protocolos de avaliação usados, assim como os resultados obtidos por 9 métodos especialmente desenhados para esta competição. Para além disso, os dados adquiridos pelo sistema QUIS-CAMPI foram essenciais para o desenvolvimento de dois métodos para aumentar a robustez aos fatores de degradação observados em ambientes de vídeo-vigilância. O primeiro é um método para detetar características corruptas em assinaturas biométricas através da análise da redundância entre subconjuntos de características. O segundo é um método de reconhecimento facial baseado em caricaturas automaticamente geradas a partir de uma única foto do sujeito. As experiências realizadas mostram que ambos os métodos conseguem reduzir as taxas de erro em dados adquiridos de forma não controlada

    A Highly Efficient Biometrics Approach for Unconstrained Iris Segmentation and Recognition

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    This dissertation develops an innovative approach towards less-constrained iris biometrics. Two major contributions are made in this research endeavor: (1) Designed an award-winning segmentation algorithm in the less-constrained environment where image acquisition is made of subjects on the move and taken under visible lighting conditions, and (2) Developed a pioneering iris biometrics method coupling segmentation and recognition of the iris based on video of moving persons under different acquisitions scenarios. The first part of the dissertation introduces a robust and fast segmentation approach using still images contained in the UBIRIS (version 2) noisy iris database. The results show accuracy estimated at 98% when using 500 randomly selected images from the UBIRIS.v2 partial database, and estimated at 97% in a Noisy Iris Challenge Evaluation (NICE.I) in an international competition that involved 97 participants worldwide involving 35 countries, ranking this research group in sixth position. This accuracy is achieved with a processing speed nearing real time. The second part of this dissertation presents an innovative segmentation and recognition approach using video-based iris images. Following the segmentation stage which delineats the iris region through a novel segmentation strategy, some pioneering experiments on the recognition stage of the less-constrained video iris biometrics have been accomplished. In the video-based and less-constrained iris recognition, the test or subject iris videos/images and the enrolled iris images are acquired with different acquisition systems. In the matching step, the verification/identification result was accomplished by comparing the similarity distance of encoded signature from test images with each of the signature dataset from the enrolled iris images. With the improvements gained, the results proved to be highly accurate under the unconstrained environment which is more challenging. This has led to a false acceptance rate (FAR) of 0% and a false rejection rate (FRR) of 17.64% for 85 tested users with 305 test images from the video, which shows great promise and high practical implications for iris biometrics research and system design
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