Qualificação de mestrado do discente Pedro Silva, dia 09/05/18.

Qualificação de mestrado do discente Pedro Silva, dia 09/05/18, as 15:30 na Sala de Seminários do DECOM - ICEB III.

Título: Fusionamento de multimodalidades com computação evolucionária e Deep Learning

Resumo:
A biometria já é um tema sedimentado na literatura. Há trabalhos que são baseados em uma única modalidade biométrica, sendo as mais comuns face, íris e impressão digital. Contudo, sistemas que fazem uso de somente uma modalidade são suscetíveis a ataques de diversas naturezas (ataques de Spoofing) e ruídos de todos os tipos, especialmente em ambientes não cooperativos. Como os ambientes não cooperativos estão se tornando cada vez mais comuns, técnicas para contornar esse problema estão ganhando mais atenção, dentre elas, técnicas multi-modais. A forma de como fusionar os dados de diferentes modalidades ainda é um problema em aberto. A proposta desta dissertação é a criação de uma abordagem Deep Learning em conjunto com transferência de aprendizado para reconhecimento de um indivíduo por meio da íris, e o fusionamento das características da íris e da região periocular (olho) no nível de características, este por meio do algoritmo evolucionário Particle Swarm Optimization (PSO), e no nível de scores com três regras simples: soma, multiplicação e mínimo. Todos os resultados são reportados usando as imagens da competição NICE.II no cenário de galeria aberta. Ambos os resultados, usando somente a íris e o fusionamento da íris e do olho, atingiram novos estado da arte. Os resultados da íris reportados são de 2.22 de decidibilidade e EER de 14.56%, enquanto para o fusionamento no nível de característica, por meio do PSO, atingiu-se decidibilidade de 3.45 e EER de 5.55%.