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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multibiometric System Using Distance Regularized Level Set Method and Particle Swarm Optimization

verfasst von: Kaushik Roy, Mohamed S. Kamel

Erschienen in: Computer Vision and Graphics

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a multibiometric system that integrates the iris, palmprint, and fingerprint features based on the fusion at feature level. The novelty of this research effort is that we propose a feature subset selection scheme based on Particle Swarm Optimization (PSO) with a new fitness function that minimizes the Recognition Error (RR), False Accept Rate (FAR), and Feature Subset Size (FSS). Furthermore, we apply a Distance Regularized Level Set (DRLS)-based iris segmentation procedure, which maintains the regularity of the level set function intrinsically during the curve evolution process and increases the numerical accuracy substantially. The proposed iris localization scheme is robust against poor localization and weak iris/sclera boundaries. Experimental results indicate that the proposed approach increases biometric recognition accuracies compared to that produced by single modal biometrics.

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Metadaten
Titel
Multibiometric System Using Distance Regularized Level Set Method and Particle Swarm Optimization
verfasst von
Kaushik Roy
Mohamed S. Kamel
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33564-8_71

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