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Qualitätsbasierte Informationsfusion auf der Bewertungsebene innerhalb der multimodalen biometrischen Identifikation

Führer, Jan Benedikt (2013)
Qualitätsbasierte Informationsfusion auf der Bewertungsebene innerhalb der multimodalen biometrischen Identifikation.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

Im Laufe der Zeit haben sich biometrische Erkennungsverfahren als zuverlässiges Mittel zum Zwecke der Zugangskontrolle zu physikalischen und virtuellen Bereichen entwickelt. Die Schwächen unimodaler Systeme werden dabei oft durch multimodale Ansätze verbessert, insbesondere ermöglichen diese einen robusteren Registrierungsprozess, erhöhte Sicherheit gegenüber gefälschten Identitäten und eine höhere Erkennungsgenauigkeit. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie Qualitätsinformationen über die extrahierten Merkmale zu einer weiteren Verbesserung der multimodalen biometrischen Identifikation beitragen können. Dabei liegt die Idee zugrunde, dass Merkmale von höherer Qualität auch eine höhere Zuverlässigkeit im Hinblick auf deren Klassifikation zusichern, diese also stärker in den Entscheidungsprozess eingebunden werden sollten als Merkmale von geringerer Qualität. Zur Überprüfung dieser Annahme wurde ein auf dem Gradientenverfahren basierender Fusionsmechanismus um die Berücksichtigung von Qualitätsinformationen erweitert und dessen Erkennungsperformanz unter verschiedenen Konditionen, darunter im Besonderen das Vorhandensein fehlender Bewertungsmaße, mit dem ursprünglichen Algorithmus verglichen.

Typ des Eintrags: Masterarbeit
Erschienen: 2013
Autor(en): Führer, Jan Benedikt
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Qualitätsbasierte Informationsfusion auf der Bewertungsebene innerhalb der multimodalen biometrischen Identifikation
Sprache: Deutsch
Publikationsjahr: 2013
Kurzbeschreibung (Abstract):

Im Laufe der Zeit haben sich biometrische Erkennungsverfahren als zuverlässiges Mittel zum Zwecke der Zugangskontrolle zu physikalischen und virtuellen Bereichen entwickelt. Die Schwächen unimodaler Systeme werden dabei oft durch multimodale Ansätze verbessert, insbesondere ermöglichen diese einen robusteren Registrierungsprozess, erhöhte Sicherheit gegenüber gefälschten Identitäten und eine höhere Erkennungsgenauigkeit. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie Qualitätsinformationen über die extrahierten Merkmale zu einer weiteren Verbesserung der multimodalen biometrischen Identifikation beitragen können. Dabei liegt die Idee zugrunde, dass Merkmale von höherer Qualität auch eine höhere Zuverlässigkeit im Hinblick auf deren Klassifikation zusichern, diese also stärker in den Entscheidungsprozess eingebunden werden sollten als Merkmale von geringerer Qualität. Zur Überprüfung dieser Annahme wurde ein auf dem Gradientenverfahren basierender Fusionsmechanismus um die Berücksichtigung von Qualitätsinformationen erweitert und dessen Erkennungsperformanz unter verschiedenen Konditionen, darunter im Besonderen das Vorhandensein fehlender Bewertungsmaße, mit dem ursprünglichen Algorithmus verglichen.

Zusätzliche Informationen:

83 S.

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme
Hinterlegungsdatum: 12 Nov 2018 11:16
Letzte Änderung: 12 Nov 2018 11:16
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