Netradiční metody biometrie osob

Abstract

Nekonvenčné metódy osobnej biometrie sa stávajú čoraz obľúbenejšie nielen v akademickej sfére, ale aj na komerčné použite. Táto práca sa zameriava na ľudské ucho ako možnú biometrickú modalitu a sústredí sa na súčasné trendy v rozpoznávaní ucha. Následne sú predstavené súčasné trendy v počítačovom videní, modely hlbokého učenia, kriteriálne funkcie a datasety na rozpoznávanie uší. Taktiež v tejto práci predstavujeme novú metódu na generovanie syntetických datasetov na rozpoznávanie ucha. Natrénovali sme niekolko modelov hlbokého učenia na rozpoznávanie uší, predstavili sme nastavenie a výsledky experimentov, ktoré sme následne porovnali s momentálne najlepšími modelmi na spracovanie ľudského ucha pre potreby biometrie.

Unconventional methods of personal biometrics are gaining popularity not only in academic circles but also in the commercial sphere. This thesis focuses on the human ear as a possible biometric modality and explores the current trends in the field of ear recognition. Furthermore, current trends in computer vision are explored, mainly deep learning models, loss functions, and datasets for ear recognition. In this thesis, we present a novel method for generating a dataset for ear recognition. Also, we trained deep learning models for ear recognition, presented the experiment setup, obtained results, and compared them with the current state-of-the-art methods for ear recognition.