Floresta de Caminhos Ótimos Aplicado ao Reconhecimento Biométrico Multimodal

Abstract

Resumo-Devido a crescente exigência de se estabelecer a identidade dos indivíduos, várias estratégias têm sido propostas visando superar as limitações da abordagem tradicional baseada em senha, tokens, etc. Dentre estas estratégias destacase a Biometria, esta emprega características físicas ou comportamentais do usuário para realizar seu reconhecimento.Íris e face estão entre as modalidades mais promissoras que podem identificar com precisão uma pessoa. Os primeiros sistemas biométricos propostos foram os sistemas biométricos unimodais, os quais utilizam apenas uma modalidade biométrica para reconhecer o usuário. Apesar desses sistemas apresentarem desempenho satisfatório em diversas aplicações, alguns problemas ainda são enfrentados, tais como, [6]: i) Dados de entrada ruidosos; ii) Variações intraclasse; iii) Similaridade interclasses; iv) Não-universalidade; v) Possibilidade de falsificação. De forma a superar essas limitações foram propostos os sistemas biométricos multimodais, os quais combinam duas ou mais modalidades biométricas para gerar sistemas mais robustos e confiáveis.Os sistemas biométricos multimodais podem ser categorizados de acordo com a sua arquitetura, nível de fusão e estratégia de fusão [7]. Sendo que um dos principais pontoś e a estratégia de combinação dessas modalidades. Neste trabalho será realizado a combinação de duas modalidades biométricas, face eíris, no nível de característica.De forma a gerar um vetor de características que represente melhor os dados de entrada pode se utilizar alguma estratégia de extração de características, sendo que a transformada Wavelet (WT) [8]é mais comumente utilizada. WTé uma técnica de processamento de sinais que realiza a decomposição de um determinado sinal em um conjunto de coeficientes que representam os dados originais.Recentemente, um novo framework para classificadores baseado em grafos, que reduz o problema de reconhecimento padrão para o cálculo de uma Floresta de CaminhosÓtimos (OPF -Optimum-Path Forest) no espaço de característica induzido por um grafo, foi proposto por [9]. Este tipo de classificador não interpreta a tarefa de classificação como problema de otimização de um hiperplano, mas como cálculo combinatorial de caminhoótimo a partir de alguns exemplos chaves (protótipos) para os nós restantes.