Intelligent interface agents for biometric applications

This thesis investigates the benefits of applying the intelligent agent paradigm to biometric identity verification systems. Multimodal biometric systems, despite their additional complexity, hold the promise of providing a higher degree of accuracy and robustness. Multimodal biometric systems are examined in this work leading to the design and implementation of a novel distributed multi-modal identity verification system based on an intelligent agent framework. User interface design issues are also important in the domain of biometric systems and present an exceptional opportunity for employing adaptive interface agents. Through the use of such interface agents, system performance may be improved, leading to an increase in recognition rates over a non-adaptive system while producing a more robust and agreeable user experience. The investigation of such adaptive systems has been a focus of the work reported in this thesis. The research presented in this thesis is divided into two main parts. Firstly, the design, development and testing of a novel distributed multi-modal authentication system employing intelligent agents is presented. The second part details design and implementation of an adaptive interface layer based on interface agent technology and demonstrates its integration with a commercial fingerprint recognition system. The performance of these systems is then evaluated using databases of biometric samples gathered during the research. The results obtained from the experimental evaluation of the multi-modal system demonstrated a clear improvement in the accuracy of the system compared to a unimodal biometric approach. The adoption of the intelligent agent architecture at the interface level resulted in a system where false reject rates were reduced when compared to a system that did not employ an intelligent interface. The results obtained from both systems clearly express the benefits of combining an intelligent agent framework with a biometric system to provide a more robust and flexible application

Arquitectura multiagente para E/S de alto rendimiento en clusters

La E/S constituye en la actualidad uno de los principales cuellos de botella de los sistemas distribuidos de propósito general, debido al desequilibrio existente entre el tiempo de cómputo y de E/S. Una de las soluciones propuestas para este problema ha sido el uso de la E/S paralela. En esta área, se han originado un gran número de bibliotecas de E/S paralela y sistemas de ficheros paralelos. Este tipo de sistemas adolecen de algunos defectos y carencias. Muchos de ellos están concebidos para máquinas paralelas y no se integran adecuadamente en entornos distribuidos y clusters. El uso intensivo de clusters de estaciones de trabajo durante estos últimos años hace que este tipo de sistemas no sean adecuados en el escenario de computación actual. Otros sistemas, que se adaptan a este tipo de entornos, no incluyen capacidades de reconfiguración dinámica, por lo que tienen una funcionalidad limitada. Por último, la mayoría de los sistemas de E/S que utilizan diferentes optimizaciones de E/S, no ofrecen flexibilidad a las aplicaciones para hacer uso de las mismas, intentando ocultar al usuario este tipo de técnicas. No obstante, a fin de optimizar las operaciones de E/S, es importante que las aplicaciones sean capaces de describir sus patrones de acceso, interactuando con el sistema de E/S. En otro ámbito, dentro del área de los sistemas distribuidos se encuentra el paradigma de agentes, que permite dotar a las aplicaciones de un conjunto de propiedades muy adecuadas para su adaptación a entornos complejos y dinámicos. Las características de este paradigma lo hacen a priori prometedor para abordar algunos de los problemas existentes en el campo de la E/S paralela. Esta tesis propone una solución a la problemática actual de E/S a través de tres líneas principales: (i) el uso de la teoría de agentes en sistemas de E/S de alto rendimiento, (ii) la definición de un formalismo que permita la reconfiguración dinámica de nodos de almacenamiento en un cluster y (iii) el uso de técnicas de optimización de E/S configurables y orientadas a las aplicaciones