Joint Sparse Representation for Robust Multimodal Biometrics Recognition

生物识别 计算机科学 稀疏逼近 人工智能 模式识别(心理学) 模式 代表(政治) 认证(法律) 签名识别 机器学习 模态(人机交互) 数据挖掘 社会学 法学 政治学 政治 计算机安全 社会科学
作者
Sumit Shekhar,Vishal M. Patel,Nasser M. Nasrabadi,Rama Chellappa
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:36 (1): 113-126 被引量:276
标识
DOI:10.1109/tpami.2013.109
摘要

Traditional biometric recognition systems rely on a single biometric signature for authentication. While the advantage of using multiple sources of information for establishing the identity has been widely recognized, computational models for multimodal biometrics recognition have only recently received attention. We propose a multimodal sparse representation method, which represents the test data by a sparse linear combination of training data, while constraining the observations from different modalities of the test subject to share their sparse representations. Thus, we simultaneously take into account correlations as well as coupling information among biometric modalities. A multimodal quality measure is also proposed to weigh each modality as it gets fused. Furthermore, we also kernelize the algorithm to handle nonlinearity in data. The optimization problem is solved using an efficient alternative direction method. Various experiments show that the proposed method compares favorably with competing fusion-based methods.
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