Performance Analysis of Developed Multimodal Biometric Identity Verification System

• Autorzy: Czyżewski A. , Bratoszewski P. , Hoffmann P. , Kurowski A. , Lech M. , Szczodrak M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2018.4.7

Warianty tytułu

PL

Analiza skuteczności działania systemu multimodalnej biometrycznej weryfikacji tożsamości w rzeczywistych warunkach bankowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The bank client identity verification system developed in the course of the IDENT project is presented. The total number of five biometric modalities including: dynamic handwritten signature proofing, voice recognition, face image verification, face contour extraction and hand blood vessels distribution comparison have been developed and studied. The experimental data were acquired employing multiple biometric sensors installed at engineered biometric terminals. The biometric portraits of more than 10 000 bank clients were registered and stored in the database during the presented study and then verified experimentally. Problem-specific survey was done on the basis of questionnaires completed by the subjects in order to assess the look and feel of the developed biometric system as well as to collect opinions concerning its implementation in banking outlets. A discussion concerning the quality of registered data and results achieved in the study is included.

PL

W artykule przedstawiono system weryfikacji tożsamości klienta bankowego opracowany w ramach projektu IDENT. Opracowano i przebadano pięć metod biometrycznych, w tym: rozpoznawanie dynamicznej reprezentacji podpisu odręcznego, weryfikację głosową, weryfikację obrazu twarzy, rozpoznawanie ekstrahonego konturu twarzy i porównywanie rozkładu naczyń krwionośnych dłoni. Przedstawione w artykule dane badawcze pozyskano za pomocą wielu czujników biometrycznych zainstalowanych w skonstruowanych stanowiskach biometrycznych. Łącznie z wykorzystaniem skonstruowanych stanowisk zarejestrowano próbki biometryczne pochodzące od ponad 10 000 klientów banku. W trakcie badania uczestnicy, tzn. klienci i doradcy bankowi byli proszeni o wypełnienie ankiet w celu ułatwienia oceny wyglądu i sposobu działania opracowanego systemu biometrycznego oraz zebrania opinii na temat jego przyszłego wdrożenia w placówkach bankowych. W artykule przedstawiono wyniki analiz zgromadzonych danych, z uwzględnieniem wzajemnej korelacji poszczególnych modalności oraz semantycznej analizy ankiet wypełnionych przez uczestników badania.

Słowa kluczowe

EN

multimodal biometrics; dynamic signature; face verification; voice recognition; hand veins

PL

biometria multimodalna; podpis odręczny dynamiczny; rozpoznawanie twarzy; rozpoznawanie mówcy; Hand Vein

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 59, nr 4
• Strony: 35--42
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Czyżewski A.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

autor

Bratoszewski P.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

autor

Hoffmann P.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

autor

Kurowski A.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

autor

Lech M.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

autor

Szczodrak M.

• Multimedia System Department, Faculity of Electronics, Telecommunications and Informatics Gdansk University of Technology, Gdansk

Bibliografia

• [1] Alize, open source recognition, University of Avignon, http://mistral.univ-avignon.fr, Accessed on: Feb. 2018.
• [2] C. McCool, S. Marcel, A. Hadid, M. Pietikäinen, P. Matějka, J. Černocký, N. Poh, J. Kittler, A. Larcher, C. Lévy, D. Matrouf, J. Bonastre, P. Tresadern, T. Cootes, “Bi-Modal Person Recognition on a Mobile Phone: using mobile phone data", in IEEE ICME Workshop on Hot Topics in Mobile Mutlimedia, Melbourne, VIC, Australia 2012.
• [3] J. Klontz, B. Klare, S. Klum, M. Burge, A. Jain, “Open Source Biometric Recognition", Biometrics: Theory, Applications and Systems, Washington DC, USA, 2013.
• [4] M. Lech, A. Czyżewski, A handwritten signature verification method employing a tablet, Signal Processing, Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications , Poznań, 21.9.2016-23.9.2016.
• [5] M. Lech, P. Bratoszewski, A. Czyżewski, A handwriten signature verification system, XXXII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki, Gliwice, 2016.
• [6] P. Bratoszewski, A. Czyżewski, (2015) Face Profile View Retrieval Using Time of Flight Camera Image Analysis. In: Kryszkiewicz M., Bandyopadhyay S., Rybinski H., Pal S. (eds) Pattern Recognition and Machine Intelligence. PReMI 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9124. Springer, Cham.
• [7] S. G. Bhele and V. H. Mankar, “Recognition of Faces Using Discriminative Features of LBP and HOG Descriptor in Varying Environment," 2015 International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks (CICN), Jabalpur, 2015, pp. 426-432.
• [8] S. N. Borade, R. R. Deshmukh and S. Ramu, “Face recognition using fusion of PCA and LDA: Borda count approach," 2016 24th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), Athens, 2016, pp. 1164-1167.
• [9] S. Milborrow and F. Nicolls, “Active shape models with SIFT descriptors and MARS," 2014 International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), Lisbon, Portugal, 2014, pp. 380-387.
• [10] Szczodrak M., Czyżewski A., Face detection algorithms evaluation for the bank client verification; Proc. Signal Processing, Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications, pp. 186-190, Poznań, Polska, 21.9.2016-23.9.2016.
• [11] W. Chen, Q. Hong and X. Li, “GMM-UBM for text-dependent speaker recognition," 2012 International Conference on Audio, Language and Image Processing, Shanghai, 2012, pp. 432-435.
• [12] WhitePaper Fujitsu PalmSecure, https://www.fujitsu.com/au/Images/PalmSecure_white_paper-eu-en.pdf, Accessed on: Feb. 2018.

Uwagi

1. This work was supported by the grant No. PBS3/B3/26/2015 entitled “Multimodal biometric system for bank client identity verification” co-financed by the Polish National Center for Research and Development.

2. Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).