Biometrické rozpoznávání osob využívající termálních charakteristik ruky

Příhodová, Kateřina

Publikace:
Biometrické rozpoznávání osob využívající termálních charakteristik ruky

Disertační práceopen access

dc.contributor.advisor	Hub, Miloslav
dc.contributor.author	Příhodová, Kateřina
dc.contributor.referee	Antlová, Klára
dc.contributor.referee	Bureš, Vladimír
dc.contributor.referee	Munk, Michal
dc.date.accepted	2022-06-21
dc.date.accessioned	2022-07-02T04:51:32Z
dc.date.available	2022-07-02T04:51:32Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2022-03-31
dc.description.abstract	Biometrické rozpoznávání je jedním ze způsobů identifikace osob, nebo ověření identity osob. V našem životě se dnes již zcela běžně setkáváme s využíváním biometrického rozpoznávání. Například lidé mohou odemknout své chytré telefony nebo notebooky pomocí své tváře nebo otisků prstů, využití těchto biometrických charakteristik je pro uživatele velmi pohodlné. Žádné biometrické rozpoznávání však ještě není ani zdaleka dokonalé. S větším využíváním biometrického rozpoznávání dokonce vznikají i nové výzvy v této oblasti. Cílem disertační práce je tedy navržení a ověření nového způsobu biometrického rozpoznávání osob s využitím termálních charakteristik ruky v kombinaci s běžně používanými charakteristikami ruky. V první části předložené disertační práci je uvedení do problematiky rozpoznávání osob a vysvětleny jsou základní pojmy z oblasti biometrického rozpoznávání. Dále je v disertační práci uveden rozsáhlý přehled současného stavu v oblasti biometrického rozpoznávání na bázi ruky. Ze současného stavu řešené problematiky vyplývají určité výzvy v této oblasti. Jde například o vysokou intrapersonální variaci, ne vždy dostatečnou kvalitu vstupních dat a útoky na biometrické systémy. Po specifikaci výzev je práce zaměřena na metody vhodné pro dosažení cíle disertační práce. Těmito metodami jsou metody strojového učení a hlubokého učení. Jde o především o tradiční statistické metody, rozhodovací stromy, podpůrné vektorové stroje, neuronové sítě a kombinaci těchto metod. Pomocí těchto metod je pak realizováno biometrické rozpoznávání osob na bázi ruky (využití termálních charakteristik ruky v kombinaci s běžně používanými charakteristikami ruky). Vzájemné porovnání kvality jednotlivých modelů biometrického rozpoznávání osob je poté provedeno pomocí vybraných ukazatelů výkonnosti.	cze
dc.description.abstract-translated	Biometric recognition is one way of identifying people or verifying identity. In our lives today, we already quite commonly encounter the use of biometric recognition. For example, people can unlock their smartphones or laptops with their face or fingerprints; the use of these biometric characteristics is very convenient for users. However, no biometric recognition is far from perfect. With the increasing use of these biometric recognition, new challenges are even emerging in this field. The aim of the dissertation is to design and verify a new method of biometric recognition people using the thermal characteristics of the hand in combination with commonly used characteristics of the hand. In the presented dissertation thesis, the introduction to the issue of person recognition is first introduced, and the basic concepts in the field of biometric recognition are explained. There is also an extensive overview of the current state-of-the-art in hand-based biometric recognition. The current state of the problem raises certain challenges in this area. For example, there is high intrapersonal variation, not always sufficient quality of input data, and attacks on biometric systems. After the specification of the calls, the work is focused on methods suitable for achieving the goal of the dissertation. These methods are machine learning and deep learning methods. These are mainly traditional statistical methods, decision trees, supporting vector machines and neural networks, and a combination of these methods. Using these methods, biometric hand-based (using the thermal characteristics of the hand in combination with commonly used characteristics of the hand) person recognition is then realized. Then, mutual comparison of the quality of individual models of biometric recognition of people is performed using selected performance indicators.	eng
dc.description.defence	Studentka za použití powerpointové prezentace představila téma své disertační práce. V úvodu hovořila o teoretických východiscích, z nichž vyplývá cíl disertační práce. Součástí prezentace bylo i představení výzkumných metod a použitých dat. Druhá část prezentace obsahovala výsledky disertačního výzkumu a jejich odůvodnění. V závěru nechyběly praktické přínosy a implikace. Následovalo představení posudků jednotlivými oponenty. dotazy, jež byly položeny, jsou uvedeny v posudcích. Na tyto dotazy studentka odpověděla uspokojivě. V rámci veřejné rozpravy k disertační práci byly položeny tyto dotazy: 1. Přestávka 30 min po pohybové aktivitě je poměrně dlouhá. Jaké vidíte možnosti pro její zkrácení? 2. Je možné rozšíření systému do dalších částí elektromagnetického spektra? Na dotazy studentka reagovala a uspokojivě na ně odpověděla, aktivně se zapojovala do diskuse se členy komise.	cze
dc.description.department	Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	129 s. + přílohy
dc.identifier	Univerzitní knihovna (studovna)	cze
dc.identifier.signature	D40584
dc.identifier.stag	44680
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/79661
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení	cze
dc.subject	biometrické rozpoznávání	cze
dc.subject	termální charakteristiky	cze
dc.subject	snímky ruky	cze
dc.subject	fúze na úrovni senzoru	cze
dc.subject	hluboké učení	cze
dc.subject	strojové učení	cze
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cze
dc.subject	biometric recognition	eng
dc.subject	thermal characteristic	eng
dc.subject	hand images	eng
dc.subject	sensor level fusion	eng
dc.subject	deep learning	eng
dc.subject	machine learning	eng
dc.subject	convolutional neural networks	eng
dc.thesis.degree-discipline	Aplikovaná informatika	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.thesis.degree-name	Ph.D.
dc.thesis.degree-program	Aplikovaná informatika	cze
dc.title	Biometrické rozpoznávání osob využívající termálních charakteristik ruky	cze
dc.title.alternative	Biometric Persons Recognition Based on Hand Thermal Characteristics	eng
dc.type	disertační práce	cze
dspace.entity.type	Publication