Abstract
This paper is an attempt to address the biometric security issue and
improve the system accuracy through introducing a design for multimodal
biometric verification system using multiple traits (Iris, fingerprint) and
adding another phase called liveness detection to the phases of
multimodal system the purpose of this phase is to protect the multimodal
biometric systems against spoofing attacks. The system is tested in two
levels, unimodal level and multimodal level (fusion level). in unimodal
level two tests have been performed, one for iris verification phase
performed on two types of database MMU DB (Multi Media University
database) for 180 samples and CASIA DB (Chinese Academy of
Sciences database) for 90 samples. and gave accuracy (99.44%) with
FAR (False Acceptance Rate) of (0.0277) and FRR (False Reject Rate)
(0.0055) for MMU DB, and accuracy (97.77%) with FAR of (0.0333) and
FRR (0.0222) for CASIA DB, and other for fingerprint verification phase
performed on database collected from two types of database for 60
samples and gives accuracy of 95% with FAR of 0.1% and FRR of
0.05%.
In multimodal level the system is tested on database composed of 60
samples for iris images and 60 samples for fingerprint images and gives
an overall accuracy of 100% with FRR of 0%, and FAR of 0.0166%.
improve the system accuracy through introducing a design for multimodal
biometric verification system using multiple traits (Iris, fingerprint) and
adding another phase called liveness detection to the phases of
multimodal system the purpose of this phase is to protect the multimodal
biometric systems against spoofing attacks. The system is tested in two
levels, unimodal level and multimodal level (fusion level). in unimodal
level two tests have been performed, one for iris verification phase
performed on two types of database MMU DB (Multi Media University
database) for 180 samples and CASIA DB (Chinese Academy of
Sciences database) for 90 samples. and gave accuracy (99.44%) with
FAR (False Acceptance Rate) of (0.0277) and FRR (False Reject Rate)
(0.0055) for MMU DB, and accuracy (97.77%) with FAR of (0.0333) and
FRR (0.0222) for CASIA DB, and other for fingerprint verification phase
performed on database collected from two types of database for 60
samples and gives accuracy of 95% with FAR of 0.1% and FRR of
0.05%.
In multimodal level the system is tested on database composed of 60
samples for iris images and 60 samples for fingerprint images and gives
an overall accuracy of 100% with FRR of 0%, and FAR of 0.0166%.
Keywords
Antispoofing
Fingerprint
Fusion function.
iris
Liveness detection
multimodal
verification
Abstract
هذا البحث هي محاولة لمعالجة امن انظمة التحقق من الهوية الحيوي ولتحسين دقة النظام بتقديم تصميم لنظام التحقق متعدد الوسائط باستخدام ميزات متعددة (قزحية العين وبصمة الاصبع) واضافة مرحلة اخرى تدعى مرحلة تحديد الحيوية (Liveness Detection) الى مراحل النظام المتعدد لحماية نظام التحقق من الهوية الحيوي المتعددة الوسائط من هجمات الاختراق بالتحايل.
أُختبرت كفاءة التحقق للنظام في مستويين, المستوى الاحادي الوسائط والمستوى المتعدد الوسائط. إذ أُختبر النظام ضمن المستوى الاحادي باستخدام قزحية العين ولنوعين من قواعد البيانات قاعدة بيانات جامعة الوسائط المتعددة (MMU DB) وكان عددها 180 عينة لـ 30 شخصاً، وقاعدة بيانات الاكاديمية الصينية (CASIA DB) كان عددها 90 عينة لـ 30 شخصاً. وأعطى دقة (99.44٪) مع FAR (0.0277) وFRR (0.0055) للMMU DB، ودقة (97.77٪) مع FAR (0.0333) و FRR 0.0222)) للCASIA DB، والاختبار الآخر ضمن المستوى الاحادي للتحقق من الشخص عن طريق البصمة التي أجريت على قاعدة البيانات تتكون من 60 عينة لـ 15 شخصا ومنحت دقة 95٪ مع FAR (0.1%) و FRR (0.05%).
اختبر النظام في مستوى المتعدد الوسائط على قاعدة بيانات تتكون من 60 عينة لصور قزحية العين و60 عينة لصور بصمة اصبع وقد وصلت دقة النظام حسب نتائج الاختبار الى 100% مع FAR (0.0166) و FRR (0%).
أُختبرت كفاءة التحقق للنظام في مستويين, المستوى الاحادي الوسائط والمستوى المتعدد الوسائط. إذ أُختبر النظام ضمن المستوى الاحادي باستخدام قزحية العين ولنوعين من قواعد البيانات قاعدة بيانات جامعة الوسائط المتعددة (MMU DB) وكان عددها 180 عينة لـ 30 شخصاً، وقاعدة بيانات الاكاديمية الصينية (CASIA DB) كان عددها 90 عينة لـ 30 شخصاً. وأعطى دقة (99.44٪) مع FAR (0.0277) وFRR (0.0055) للMMU DB، ودقة (97.77٪) مع FAR (0.0333) و FRR 0.0222)) للCASIA DB، والاختبار الآخر ضمن المستوى الاحادي للتحقق من الشخص عن طريق البصمة التي أجريت على قاعدة البيانات تتكون من 60 عينة لـ 15 شخصا ومنحت دقة 95٪ مع FAR (0.1%) و FRR (0.05%).
اختبر النظام في مستوى المتعدد الوسائط على قاعدة بيانات تتكون من 60 عينة لصور قزحية العين و60 عينة لصور بصمة اصبع وقد وصلت دقة النظام حسب نتائج الاختبار الى 100% مع FAR (0.0166) و FRR (0%).
Keywords
تحديد الحيوية، المتعدد الوسائط، قزحية العين، بصمة الاصبع، اثبات الهوية، دالة الاندماج.