Zusammenfassung - Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

7.1 Überblick über Biometrie und biometrische Fusion
• hybride Systeme: Kombination verschiedener der oben aufgeführten Systemtypen (beispielsweise
Stimm- und Handschriftbiometrie sowie zwei verschiedene Algorithmen
für die Handschriftverifikation [VS05]).
Zusätzlich können der Vollständigkeit halber die so genannten multifaktoralen Systeme
(engl. multi factor authentication) in diese Aufzählung aufgenommen werden, auch wenn
bei diesen zumeist nur ein einziges singlebiometrisches System zum Einsatz kommt [BAZ03,
VHD05]. Die Fusion besteht bei diesen Systemen in der Kombination der Biometrie mit einer
Authentifikation auf Basis der Preisgabe von Wissen in Form von beispielsweise Passworten,
Passphrasen, PINs (engl. personal identification number) oder TANs (Transaktionsnummern),
der Präsentation oder Verwendung eines Besitzes, etwa in Form von Chipkarten oder Schlüsseln
und/oder der Bestimmung des aktuellen Kontextes des Benutzers, etwa die Position, die
Anwesenheit weiterer Personen oder die Tageszeit [SH04].
Neben dieser Unterscheidung hinsichtlich der Art der zu fusionierenden Daten (in [RNJ06,
S. 44] als »biometric sources« bezeichnet), werden multibiometrische Verfahren danach unterteilt,
auf welcher Verarbeitungsebene (siehe Abbildung 7.1) die Fusion stattfindet. Ross et
al. [RNJ06, S. 55ff] unterscheiden grob danach, ob die Fusion vor oder nach dem biometrischen
Merkmalsvergleich (fusion prior to matching oder fusion after matching) stattfindet.
Zur fusion prior to matching zählen die Fusion auf Sensorebene (engl. sensor level) und auf
Merkmalsebene (engl. feature level); zur fusion after matching zählen die Fusion auf Vergleichsebene
(engl. score level oder matching level) und Entscheidungsebene (engl. decision
level). 6 In Abbildung 7.2 wird das Ablaufschema der biometrischen Authentifikation aus Abbildung
7.1 um ein Fusionsmodul für die vier Fusionsebenen erweitert.
In [RNJ06, S. 59f] wird angenommen, die Effizienz eines biometrischen Systems, basierend
auf einer Fusion sei umso höher, je »eher« die Fusion durchgeführt würde, da im Laufe
der Verarbeitungsschritte die vorhandene Information abnähme. Zumindest für die Fusion auf
Vergleichs- und Entscheidungsebene ist dies plausibel. Während bei einer Fusion auf Vergleichsebene
quantitative Angaben über den Grad der einzelnen biometrischen Ähnlichkeiten
für die Fusion verwendet werden, basiert die Fusion auf Entscheidungsebene (im Falle einer
Verifikation) auf einer Verknüpfung binärer Ausdrücke (»Akzeptanz« / »Ablehnung«) der
biometrischen Einzelentscheidungen.
In der Praxis ist eine Fusion auf einer anderen als der Entscheidungsebene unter Umständen
schwierig, wenn verschiedene geschlossene Einzelbiometriesysteme verwendet werden 7 , auf
deren innere Verarbeitung von außen kein Zugriff möglich ist und die als Ausgabe lediglich
die biometrische Entscheidung liefern, nicht jedoch beispielsweise ein Ähnlichkeitsmaß.
Im Folgenden soll anhand von Beispielen das Wesen der verschiedenen Fusionsebenen
illustriert werden:
• Sensorebene: Eine Fusion auf dieser Ebene der biometrischen Datenverarbeitung setzt
6 Für den speziellen Fall der Authentifikation im Identifikationsmodus führen Ross et al. in [RNJ06, S. 56, 70ff]
zusätzlich die Rank-Level-Fusion an, auf die hier jedoch nicht eingegangen werden soll.
7 »In a multibiometric system, fusion is carried out at the abstract or decision level when only the decision
output of the individual biometric matchers are available. Many commercial off-the-shelf (COTS) biometric
matchers provide access only to the final recognition decision. When such COTS matchers are used to build
a multibiometric system, only decison level fusion is feasible.« [RNJ06, S. 73f]
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