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Periocular Biometrics: A Modality for Unconstrained Scenarios
Periocular refers to the region of the face that surrounds the eye socket.
This is a feature-rich area that can be used by itself to determine the
identity of an individual. It is especially useful when the iris or the face
cannot be reliably acquired. This can be the case of unconstrained or
uncooperative scenarios, where the face may appear partially occluded, or the
subject-to-camera distance may be high. However, it has received revived
attention during the pandemic due to masked faces, leaving the ocular region as
the only visible facial area, even in controlled scenarios. This paper
discusses the state-of-the-art of periocular biometrics, giving an overall
framework of its most significant research aspects
Proof-of-Concept
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
Biometrics-as-a-Service: A Framework to Promote Innovative Biometric Recognition in the Cloud
Biometric recognition, or simply biometrics, is the use of biological
attributes such as face, fingerprints or iris in order to recognize an
individual in an automated manner. A key application of biometrics is
authentication; i.e., using said biological attributes to provide access by
verifying the claimed identity of an individual. This paper presents a
framework for Biometrics-as-a-Service (BaaS) that performs biometric matching
operations in the cloud, while relying on simple and ubiquitous consumer
devices such as smartphones. Further, the framework promotes innovation by
providing interfaces for a plurality of software developers to upload their
matching algorithms to the cloud. When a biometric authentication request is
submitted, the system uses a criteria to automatically select an appropriate
matching algorithm. Every time a particular algorithm is selected, the
corresponding developer is rendered a micropayment. This creates an innovative
and competitive ecosystem that benefits both software developers and the
consumers. As a case study, we have implemented the following: (a) an ocular
recognition system using a mobile web interface providing user access to a
biometric authentication service, and (b) a Linux-based virtual machine
environment used by software developers for algorithm development and
submission
A Reminiscence of ”Mastermind”: Iris/Periocular Biometrics by ”In-Set” CNN Iterative Analysis
Convolutional neural networks (CNNs) have
emerged as the most popular classification models in biometrics
research. Under the discriminative paradigm of pattern
recognition, CNNs are used typically in one of two ways: 1)
verification mode (”are samples from the same person?”), where
pairs of images are provided to the network to distinguish
between genuine and impostor instances; and 2) identification
mode (”whom is this sample from?”), where appropriate feature
representations that map images to identities are found. This
paper postulates a novel mode for using CNNs in biometric
identification, by learning models that answer to the question ”is
the query’s identity among this set?”. The insight is a reminiscence
of the classical Mastermind game: by iteratively analysing the
network responses when multiple random samples of k gallery
elements are compared to the query, we obtain weakly correlated
matching scores that - altogether - provide solid cues to infer
the most likely identity. In this setting, identification is regarded
as a variable selection and regularization problem, with sparse
linear regression techniques being used to infer the matching
probability with respect to each gallery identity. As main strength,
this strategy is highly robust to outlier matching scores, which
are known to be a primary error source in biometric recognition.
Our experiments were carried out in full versions of two
well known irises near-infrared (CASIA-IrisV4-Thousand) and
periocular visible wavelength (UBIRIS.v2) datasets, and confirm
that recognition performance can be solidly boosted-up by the
proposed algorithm, when compared to the traditional working
modes of CNNs in biometrics.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
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