Zusammenfassung - Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

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Ausprägung genetisch determiniert 5 ist, beispielsweise im Falle der Gesichtsgeometrie, ist
eine Unterscheidung von nahen Verwandten mitunter schwierig und bei eineiigen Zwilligen
oft unmöglich. Und schließlich gibt es bei jedem biometrischen Verfahren das Problem des
Fehlers bei der Erkennung aufgrund der unscharfen Natur biometrischer Sensorausgaben. So
ist die Gesichtserkennung unter anderem stark von der Beleuchtungssituation abhängig, die
Fingerabdruckerkennung von der genauen Positionierung des Fingers auf dem Sensor, die
Unterschriftenerkennung von der Stifthaltung und so weiter. Diese aufgezählten Probleme
können mithilfe der Fehlertypen FTE (failure to enroll), FTA (failure to acquire), FAR (false
acceptance rate), FRR (false rejection rate) und FIR (false identification rate) quantifiziert
und bewertet werden (siehe hierzu etwa [Way99, Bro07]).
Mithilfe verschiedener Fusionsstrategien wird versucht, diesen Problemen zu begegnen. So
ist es möglich, neben dem Fingerabdruck beispielsweise die Gesichtsgeometrie als zusätzliches
beziehungsweise alternatives biometrisches Merkmal zu verwenden, um somit bei Erfassungproblemen
des einen Merkmals auf das zweite Merkmal zurückgreifen zu können. Auch
lässt sich die Zuverlässigkeit biometrischer Systeme dadurch erhöhen, dass mehrere Merkmale
ausgewertet werden. J. Czyz, J. Kittler und L. Vanderdorpe unterscheiden hierbei zwischen
Multimodal Expert Fusion und Intramodal Expert Fusion [CKV04]. Eine weitaus präzisere
Systematisierung biometrischer Fusion mit Blick auf die Art von Daten, die fusioniert werden,
geben A. Ross, K. Nandakumar und A. Jain in [RNJ06]. Sie unterscheiden dabei:
• multimodale Systeme: Kombination verschiedener biometrischer Modalitäten (etwa
Gesichts-, Fingerabdruck- und Handgeometrie [RJ03], Stimm- und Handschriftbiometrie
[VSVS05] oder Stimm-, Gesichts- und Handschriftbiometrie [SPC + 05]),
• multisensorische Systeme: Erfassung eines einzelnen biometrischen Merkmals mithilfe
verschiedener Sensoren (beispielsweise Kombination von Normallicht- und Infrarotkameras
für Gesichtserkennung [CFB05] oder gleichzeitige Verwendung zweier unterschiedlicher
Geräte für die Erfassung der Stiftbewegung beim Schreiben [SVO07]),
• multialgorithmische Systeme: Verwendung unterschiedlicher Erkennungsverfahren für
Daten derselben biometrischen Modalität (beispielsweise die Fusion zweier Gesichtserkennungsalgorithmen
[CKV02, CSKV04, CKV04] oder die Fusion verschiedener Abstandsmaße
[SVD05] beziehungsweise verschiedener Erkennungssysteme [SVVS05]
für die Signaturerkennung),
• Multi-Sample-Systeme: Mehrfache Erfassung und Verarbeitung der selben biometrischen
Eigenschaft (mehrfache Abgabe der Unterschrift oder Verwendung einer größeren
Anzahl an Gesichtsbildern [KMJS97, SPC + 05]),
• Multi-Instanz-Systeme: Erfassung und Verarbeitung mehrerer Instanzen derselben biometrischen
Modalität (beispielsweise Berücksichtigung der Fingerandrücke mehrerer
Finger [JPR99] oder Verwendung der Unterschrift gemeinsam mit weiteren Handschriftsemantiken
[SVD07b]),
5 Biometrische Merkmale können danach unterschieden werden, ob sie genotypisch (durch Vererbung), randotypisch
(zufällig im Laufe der embryonalen Entwicklung) oder konditioniert (durch Training erlernt) entstehen
[Bro07, Liu08].
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