Gaıt-Based Gender Classıfıcatıon Usıng Neutral And Non-Neutral Gaıt Sequences

Nötr veya Nötr Olmayan Ardaşık Yürüyüş Tarzlarından Davranış-bağımlı Cinsiyet Klasifikasyonu Biometrik sistem bireyle özleĢik en çok göze çarpan bir özellik veya niteliğe dayalı bir vasıf kullanılarak bireyin tanımlanmasını sağlar. Biometric tanımlayıcılar genellikle davranıĢsal özelliklere karĢı fizyolojik özellikler olarak kategorize edilir. Fizyolojik özellikler Ģahsın parmak izi, avuç içi damarlar, yüz tanıma gibi vücudun yapısal özellikleriyle ilgili olmasına karĢın, Ģahsın davranıĢsal özellikleri yürüme tarzı, imzası ve sesiyle ilgili vasıflarıdır. YürüyüĢ tarzı biometrik tanımlama yöntemi ile kiĢilerin erkek veya kadın olduğunun tanımlamasında kullanılacağı gibi kiĢilerin yürüyüĢ tarzları, yetkisiz kiĢilerin ve cinsiyetlerin belirlenmesi, ve yürüme veya yürümeye bağlı anormalliklerin tespiti gibi farklı uygulama alanlarında kullanılabilir. Bu tezde, kiĢilerin yürüyüĢ özelliklerine göre cinsiyet sınıflandırması yapan bir yöntem önerilmiĢtir. Nötr yürüyüĢ dizilerinin yanı sıra palto/manto giyme (CW) ve çanta taĢıma (CB) gibi nötr olmayan yürüyüĢ tarzlarından kaynaklanan tanımlama sorunları araĢtırılmıĢtır. Cinsiyet sınıflandırma amacıyla farklı yürüyüĢ tarzı dizinlerinin araĢtırılması ve denemelerinin yapılması üzerinde durulmuĢtur. Sayısal denemeler Casia B veritabanında mevcut değiĢik yürüyüĢ tarzları üzerinde çok sayıda denek üzerinde yapılmıĢtır. Bu veritabaında 11 farklı görünüm açılarından kaydedilen 124 kiĢi (31 kadın ve 93 erkek) bulunmaktadır. Her bir denek için, 6 nötr (Nu), 2 adet manto/palto giyme (CW) ve 2 adet çanta taĢıma (CB) olmak üzere 10 yürüme dizini bulunmaktadır. Önerilen yöntemin ilk bölümünde bir çerçeveli görüntüden arka planı çıkarma yöntemi kullanarak sırasal çerçeveli görüntüler ile arka planı arasındaki farkın hesaplaması üzerinde durulmuĢtur. Ġkinci bölümde YürüyüĢ Enerjisi (Gait Energy) görüntü özelliklikleri yardımıyla sınıflandırma yöntemi incelenmiĢtir. Son olarak bu çalıĢmada bir sınıflandırma aracı olarak Yürüme Enerjisi Görüntü (Gait Energy Image) ve Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Gait Entropy Enerji Image, GEnEI) yöntemlri uygulanmıĢtır. Wavelet Transformasyon tekniği ve GEnEI yöntemi kullanılarakveritabanından üç farklı yürüyüĢ tarzı özellikli görüntü grubu kurgulanmıĢtır. Bu yürüyüĢ tarzı özellikli görüntü grupları: (i) YaklaĢık Katsayı Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Approximate coefficient Energy Image, AGEnEI), (ii) Diksel Katsayı Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Vertical coefficient Energy Image, VGEnEI), ve (iii) her ikisinin birleĢkesi olan YaklaĢık ve Diksel Katsayı Yürüme Enerji Görüntü (Approximate coefficient Energy Image and Vertical coefficient Energy Image, AVGEnEI). Yukarıda belirtilen görüntüleme iĢlemlerinin iĢlevliliğinin denemesi için k-derece yakın komĢu (k-Neraest Neighboor, k-NN) ve destek vector makinası (Support vector Machine, SVM) olarak bilinen yöntemler önerilmiĢtir. Ayrıca yukarıda belirtilen üç tür enerji görüntü yöntemi birleĢtirme tabanlı karar verme (fuse-based decirion level fusion) yöntemi kullanılarak da denenmiĢtir. Sınıflandırmada k-NN yöntemi ile Nu gait dizinleri için AGEnEI % 97 lik ergitme seviyesini (fusion level), VGEnEI CB dizinleri için 91.4% lik ergitme seviyesini, ve AGEnEI CW dizinleri için %83.4 ergitme seviyesi sonuçları bulunmuĢtur. k=1, 3 ve 5 sayıları ile belirlenen üç ayrı özellik grubu arasında k=1 dikkate değer ergitme seviyesi sonuçları vermiĢtir. Her üç enerji görüntüleme yöntemi (Energy Entropy Image) „Decision-fusion‟ yöntemi ile birleĢtirildiğinde (fused) ergitme dereceleri Nu için %99.8, CB için %92.2 ve for CW için 86.3% dir. Bu sonuçlar her bir özelliğin ayrı ayrı ele alındığı durumunda elede edilen sonuçlardan daha iyi olduğu dikkate değerdir.

Identity Recognition Using Biological Electroencephalogram Sensors

Brain wave signal is a bioelectric phenomenon reflecting activities in human brain. In this paper, we firstly introduce brain wave-based identity recognition techniques and the state-of-the-art work. We then analyze important features of brain wave and present challenges confronted by its applications. Further, we evaluate the security and practicality of using brain wave in identity recognition and anticounterfeiting authentication and describe use cases of several machine learning methods in brain wave signal processing. Afterwards, we survey the critical issues of characteristic extraction, classification, and selection involved in brain wave signal processing. Finally, we propose several brain wave-based identity recognition techniques for further studies and conclude this paper

Reconstruction of fingerprints from minutiae points

Most fingerprint authentication systems utilize minutiae information to compare fingerprint images. During enrollment, the minutiae template of a user\u27s fingerprint is extracted and stored in the database. In this work, we concern ourselves with the amount of fingerprint information that can be elicited from the minutiae template of a user\u27s fingerprint. We demonstrate that minutiae information can reveal substantial details such as the orientation field and class of the (unseen) parent fingerprint that can potentially be used to reconstruct the original fingerprint image.;Given a minutiae template, the proposed method first estimates the orientation map of the parent fingerprint by constructing minutiae triplets. The estimated orientation map is observed to be remarkably consistent with the underlying ridge flow of the unseen parent fingerprint. We also discuss a fingerprint classification technique that utilizes only the minutiae information to determine the class of the fingerprint (Arch, Left loop, Right loop and Whorl). The proposed classifier utilizes various properties of the minutiae distribution such as angular histograms, density, relationship between minutiae pairs, etc. A classification accuracy of 82% is obtained on a subset of the NIST-4 database. This indicates that the seemingly random minutiae distribution of a fingerprint can reveal important class information. (Abstract shortened by UMI.)

Palmprint identification using restricted fusion

2008-2009 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalAccepted ManuscriptPublishe

Unifying the Visible and Passive Infrared Bands: Homogeneous and Heterogeneous Multi-Spectral Face Recognition

Face biometrics leverages tools and technology in order to automate the identification of individuals. In most cases, biometric face recognition (FR) can be used for forensic purposes, but there remains the issue related to the integration of technology into the legal system of the court. The biggest challenge with the acceptance of the face as a modality used in court is the reliability of such systems under varying pose, illumination and expression, which has been an active and widely explored area of research over the last few decades (e.g. same-spectrum or homogeneous matching). The heterogeneous FR problem, which deals with matching face images from different sensors, should be examined for the benefit of military and law enforcement applications as well. In this work we are concerned primarily with visible band images (380-750 nm) and the infrared (IR) spectrum, which has become an area of growing interest.;For homogeneous FR systems, we formulate and develop an efficient, semi-automated, direct matching-based FR framework, that is designed to operate efficiently when face data is captured using either visible or passive IR sensors. Thus, it can be applied in both daytime and nighttime environments. First, input face images are geometrically normalized using our pre-processing pipeline prior to feature-extraction. Then, face-based features including wrinkles, veins, as well as edges of facial characteristics, are detected and extracted for each operational band (visible, MWIR, and LWIR). Finally, global and local face-based matching is applied, before fusion is performed at the score level. Although this proposed matcher performs well when same-spectrum FR is performed, regardless of spectrum, a challenge exists when cross-spectral FR matching is performed. The second framework is for the heterogeneous FR problem, and deals with the issue of bridging the gap across the visible and passive infrared (MWIR and LWIR) spectrums. Specifically, we investigate the benefits and limitations of using synthesized visible face images from thermal and vice versa, in cross-spectral face recognition systems when utilizing canonical correlation analysis (CCA) and locally linear embedding (LLE), a manifold learning technique for dimensionality reduction. Finally, by conducting an extensive experimental study we establish that the combination of the proposed synthesis and demographic filtering scheme increases system performance in terms of rank-1 identification rate