Projekt HandTherm obejmował implementację metod biometrycznych na podstawie zdjęć termicznych dłoni.
- Nazwa projektu: HandTherm
- Źródło finansowania: NASK
- Cel projektu: Zbadanie zawartości informacji osobniczej zawartej w rozkładach ciepła, określenie stabilności modalności biometrycznej, jaką jest termika dłoni, a także implementacja metody rozpoznawania biometrycznego opartej na zdjęciach termicznych.
OPIS PROJEKTU:
Projekt polegał na implementacji metody rozpoznawania biometrycznego opartego na zdjęciach termicznych dłoni oraz oszacowania skuteczności działania. Badana charakterystyka biometryczna posiada wiele zalet, m.in. umożliwia szybki, nieinwazyjny oraz higieniczny pomiar, a także niezależny od oświetlenia zewnętrznego, co stanowi problem w przypadku zdjęć wykonanych w świetle widzialnym. Dodatkowo rozkład ciepła jest modalnością niedostępną dla postronnego obserwatora, a wykonanie falsyfikatu stanowiłoby wyzwanie dla fałszerzy. Wady tego rozwiązania wiążą się ze zmiennością charakterystyki spowodowaną warunkami zewnętrznymi oraz fizjologią człowieka (stan zdrowia, procesy fizjologiczne i metaboliczne), dlatego istotne jest znalezienie informacji najbardziej stabilnych w czasie. W ramach projektu zaimplementowano metody ekstrakcji i klasyfikacji cech oparte na parametrycznych deskryptorach tekstury (LBP, BSIF, falki Gabora) oraz popularnych w ostatnim czasie splotowych sieciach neuronowych (CNN). Wstępne badania wykazały, że rozkład temperatury dłoni ma charakter indywidualny i pozwala uzyskać skuteczność powyżej 90%. Szczegóły można znaleźć w artykule ,,Unconstrained Biometric Recognition based on Thermal Hand Images", zaprezentowanym na międzynarodowej konferencji IWBF 2018.
REZULTATY PROJEKTU:
Przeprowadzone badania wykazały dużą zawartość informacji zawartych w rozkładach ciepła dłoni, które pozwalają na skuteczne weryfikowanie tożsamości. Analizowane metody pozwoliły uzyskać skuteczność rozpoznawania szacowaną na około 90%.
UCZESTNICY PROJEKTU:
- NASK
PUBLIKACJE NAUKOWE:
- "Unconstrained Biometric Recognition based on Thermal Hand Images", Ewelina Bartuzi, Katarzyna Roszczewska, Adam Czajka, Andrzej Pacut, 6th IAPR/IEEE International Workshop on Biometrics and Forensics, Sassari, Italy, 2018