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Biometrics in a data stream context (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: PISANI, PAULO HENRIQUE - ICMC
  • Unidades: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: WEB SITES; DESIGN; BANCO DE DADOS; TEMPO-REAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; ANÁLISE DE DADOS
  • Keywords: Accelerometer biometrics; Adaptive biometric systems; Atualização de template; Biometria por acelerômetro; Data streams; Dinâmica da digitação; Fluxos de dados; Keystroke dynamics; Sistemas biométricos adaptativos; Template update
  • Language: Inglês
  • Abstract: A crescente presença da Internet nas tarefas do dia a dia, juntamente com a evolução dos sistemas computacionais, contribuiu para aumentar a exposição dos dados. Esse cenário evidencia a necessidade de sistemas de autenticação de usuários mais seguros. Uma alternativa para lidar com isso é pelo uso de sistemas biométricos. Contudo, características biométricas podem mudar com o tempo, o que pode afetar o desempenho de reconhecimento devido a uma referência biométrica desatualizada. Esse efeito pode ser chamado de template ageing na área de sistemas biométricos adaptativos ou de mudança de conceito em aprendizado de máquina. Isso levanta a necessidade de adaptar automaticamente a referência biométrica com o tempo, uma tarefa executada por sistemas biométricos adaptativos. Esta tese estudou sistemas biométricos adaptativos considerando biometria em um contexto de fluxo de dados. Neste contexto, o teste é executado em um fluxo de dados biométrico, em que as amostras de consulta são apresentadas uma após a outra para o sistema biométrico. Um sistema biométrico adaptativo deve então classificar cada consulta e adaptar a referência biométrica. A decisão de executar a adaptação é tomada pelo sistema biométrico. Dentre as modalidades biométricas, esta tese foca em biometria comportamental, em particular em dinâmica da digitação e em biometria por acelerômetro. Modalidades comportamentais tendem a ser sujeitas a mudanças mais rápidas do que modalidades físicas. Entretanto, haviapoucos estudos lidando com sistemas biométricos adaptativos para modalidades comportamentais, destacando uma lacuna para ser explorada. Ao longo da tese, diversos aspectos para aprimorar o projeto de sistemas biométricos adaptativos para modalidades comportamentais em um contexto de fluxo de dados foram discutidos: proposta de estratégias de adaptação para o algoritmo de classificação imunológico Self-Detector, combinação de modelos genuíno e impostor no framework do Enhanced Template Update e aplicação de normalização de scores em sistemas biométricos adaptativos. Com base na investigação desses aspectos, foi observado que a melhor escolha para cada aspecto estudado dos sistemas biométricos adaptativos pode ser diferente dependendo do conjunto de dados e, além disso, dependendo dos usuários no conjunto de dados. As diferentes características dos usuários, incluindo a forma como as características biométricas mudam com o tempo, sugerem que as estratégias de adaptação deveriam ser escolhidas por usuário. Isso motivou a proposta de um sistema biométrico adaptativo modular, chamado ModBioS, que pode escolher cada um desses aspectos por usuário. O ModBioS é capaz de generalizar diversos sistemas baseline e propostas apresentadas nesta tese em um framework modular, juntamente com a possibilidade de atribuir estratégias de adaptação diferentes por usuário. Resultados experimentais mostraram que o sistema biométrico adaptativo modular pode superar diversos sistemas baseline,enquanto que abre um grande número de oportunidades para trabalhos futuros.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.03.2017
  • Online source access
    How to cite
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    • ABNT

      PISANI, Paulo Henrique; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Biometrics in a data stream context. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08052017-141153/ >.
    • APA

      Pisani, P. H., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Biometrics in a data stream context. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08052017-141153/
    • NLM

      Pisani PH, Carvalho ACP de LF de. Biometrics in a data stream context [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08052017-141153/
    • Vancouver

      Pisani PH, Carvalho ACP de LF de. Biometrics in a data stream context [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08052017-141153/

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