Share
موثوقية البيانات البيومترية اعتمادا على نظام العلامة المائية التكيفي == Biometric Data Authentication Based on Adaptive Watermarking System
Author name:
رفاه عامر جعفر
Supervisor name:
ميثاق طالب كاطع
General topic:
Computer Science
Specific topic:
Computer Science
Degree:
Master
University:
Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
28T836 - p.pdf
Abstract:
الانظمة متعددة البيومترية تعتبر السيناريو الامثل من اجل سد الثغرات الموجودة في الانظمة احادية البيومترية. لذلك موثوقية وامنية البيانات البيومترية لفتت الاهتمام بشكل كبير في مجالات البحث. في هذه الرسالة تم التركيز على اقتراح حل مثالي لتحقيق اصالة البيانات البيومترية المتعددة المخزونه في قواعد البيانات والمرسله عبر قنوات فيها ضجيج والمستخدمة في الانظمة البيومتريه عن بعد. هذه الرسالة تقدم موثوقية البيانات البيومترية المتعددة اعتمادا على نظام العلامة المائية التكيفي. بالفعل النظام المقترح يتكون من جزئين وهونمط قزحية العين المائية ونمط اشارة الكلام المائية. الفكرة الرئيسية تتلخص في اخفاء خصائص الكلام كعلامة مائية في صورة قزحية العين واخفاء خصائص قزحية العين كعلامة مائية في اشارة الكلام التي تكون ماخوذة من نفس الشخص. في كلا النمطين، منطقة الاهتمام يجب تجنبها من اجل الحفاظ على المناطق المستخدمة في انظمة تحديد الهوية بدون اي تغيير. الخوارزمية الجينية تم استخدامها من اجل اختيار المواقع المناسبة للاخفاء في صورة قزحية العين واشارة الكلام التي تخزن فيها العلامة المائية. موثوقية صورة قزحية العين واشارة الكلام تتم من خلال المطابقة بين العلامة المائية المسترجعة والخصائص المتولدة. اداء النظام المقترح تم تقييمه باستخدام مؤشرات احصائية مع انواع مختلفة من الهجومات. النتائج التجريبية حققت كفاءة عالية في تحقيق موثوقية البيانات البيومترية. قيم PSNR لصور قزحية العين المائية تتراوح بين (58 - 70) ديسيبل مع سعات مختلفة من العلامة المائية تتراوح بين (150 - 2000) بايت وقيم SNR لاشارات الكلام المائية ذات الفترات الزمنية المختلفه تتراوح بين (45 - 60) ديسيبل مع سعة ثابتة من العلامة المائية (1400) بايت. قيم TAF (بين العلامة المائية المسترجعة والخصائص المتولدة) لصور قزحية العين المائية واشارات الكلام المائية تتراوح بين (0 - 0.0068) | Multimodal biometric systems can be considered optimal scenario in order to fill the gaps which are found in unimodal biometric systems. Therefore, the authenticity and security of biometrics data drew attention significantly in research areas. In this thesis, the focus is placed on proposed optimal solution to achieve authenticity of multimodal biometrics data that are stored in databases, transmitted through noisy channels and used in remote biometric systems. This thesis introduces a multimodal biometric data authentication based on adaptive watermarking system. Actually, the proposed system consists of two parts which are iris watermarking schema and speech watermarking schema. The main idea is summarized in embedding speech features as watermark in iris image and embedding iris features as watermark in speech signal for the same individual. In both schemas, Region of Interest (ROI) should be avoided in order to keep the areas that are used in identification systems without any change. Genetic Algorithm (GA) is used to select appropriate hiding locations in iris image and speech signal which will store the watermark. The authenticity of iris images and speech signals is done by matching between extracted watermark and extracted features. Performance of the proposed system has been evaluated with statistical indicators and different types of attacks. Experimental results have achieved high efficiency in establishing the authenticity of biometrics data. Values of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) for watermarked iris images is (58 - 70) dB with different capacity of watermark (150 - 2000) byte and values of Signal to Noise Ratio (SNR) for watermarked speech signals of different time duration is (45 - 60) dB with fixed capacity of watermark (1400) byte. Values of Tamper Assessment Function (TAF) (between extracted watermark and extracted features) for watermarked iris images and watermarked speech signals are (0 - 0.0068
