Review of Multimodal Biometric Identification Using Hand Feature and Face

In the era of Information Technology, openness of the information is a major concern. As the confidentiality and integrity of the information is critically important, it has to be secured from unauthorized access. Security refers to prohibit some unauthorized persons from some important data or from some precious assets. So we need accurateness on automatic personal identification in various applications such as ATM, driving license, passports, citizen's card, cellular telephones, voter's ID card etc. Unimodal system carries some problems such as Noise in sensed data, Intra-class variations, Inter-class similarities, Non-universality and Spoof attacks. The accuracy of system is improved by combining different biometric traits which are called multimodal. This system gives more accuracy as it would be difficult for imposter to spoof multiple biometric traits simultaneously. This paper reviews different methods for fusion of biometric traits

Determine the impact of the ROI calculation on palmprint biometric system by the texture analysis

Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (ROI) ya que esta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación, teniendo en cuenta que estos sistemas son implementados en procesos delicados, donde el rendimiento se encuentra afectado directamente tanto por la selección de la técnica de clasificación, como por el tratamiento inicial de la base de datos y en definitiva lo que se pretende alcanzar es una tasa de error nula ya sea ante una verificación o una identificación de personas. El proyecto presenta una metodología para la validación de la incidencia de la ROI en la identificación biométrica de personas mediante un sistema de reconocimiento de la palma de la mano, donde la extracción de características se realiza mediante la implementación de técnicas de procesamiento digital de imágenes orientadas al análisis de texturas en niveles de gris, en particular, Patrones binarios Locales. La validación de la robustez del sistema se realiza empleando técnicas convencionales de clasificación, previo estudio de la relevancia y efectividad de las características estimadas.Magister en Automatización y Contro

Ensemble of multiple Palmprint representation

In this work, a new approach for personal authentication using palm image is presented. We design three ensembles of matchers which employ different feature representation schemes of the images: Discrete Cosine Coefficients; Invariant Local Binary Patterns; Gabor Filters. Each ensemble is obtained by varying the features used to train their matchers. Experimental results confirm that the three methods give complementary information which has been exploited by fusion rules. Finally, we combine our Palm based method system with other biometric characteristics that can be extracted from the hand (middle finger, ring finger, hand geometry), obtaining a further improvement of the performance