09/12/2013 Riconoscimento facciale 2

Transcript

1 Lezione 10: Misure delle Prestazioni Sistemi Multibiometrici Docente: Michele Nappi biplab.unisa.it

2 Verifica e Riconoscimento Verifica: Confronto Uno a Uno. Conferma l identità dichiarata da un individuo Dichiarata mediante: carta di identità, codice utente,... Riconoscimento: Confronto Uno a Molti. Stabilisce l identità di un soggetto a partire da un insieme di persone registrate Ok 09/12/2013 Riconoscimento facciale 2

3 Sistema Biometrico Possibili errori Uno score è detto genuino (autentico) se è il risultato del matching di due campioni Uno score è detto genuino (autentico) se è il risultato del matching di due campioni della caratteristica biometrica di uno stesso individuo registrato; è detto impostore se nasce dal confronto di un campione di un individuo non registrato.

4 FAR e FRR Nella fase del riconoscimento ci sono 4 casi possibili: I. L identità corrisponde ma il soggetto è respinto (False rejection) II. Un impostore è accettato (False Acceptance) III. Un impostore è rifiutato IV. L identità corrisponde ed il soggetto è accettato 09/12/2013 Riconoscimento facciale 4

5 Sistemi diversi a confronto Negli ultimi dieci anni sono stati proposti un ampio numero di sistemi per il face recognition, per cui è necessario avere degli strumenti per misurare e confrontare le loro prestazioni. i Le misure più comunemente utilizzate sono: FAR: False Acceptance Rate FRR: False Rejection Rate ERR: Equal Error Rate CMS: Cumulative Match Score RR: Recognition Rate DET: Detection Error Trade-off ROC: Receiving Operating Curve Hold Out Method 09/12/2013 Riconoscimento facciale 5

6 Tolleranza all errore La soglia di tolleranza è cruciale e dipende fortemente dall applicazione Una soglia troppo bassa causa molti errori di Tipo I (rifiuto di soggetti registrati) FRR Una soglia troppo alta causa molti errori di Tipo II (accettazione di impostori) FAR La scelta più utilizzata è ERR: Equal error rate (EER): FAR = FRR 09/12/2013 Riconoscimento facciale 6

7 Open Set Identification Questo rappresenta il caso più generale. Si definisce Probe l insieme dei template t che vengono sottoposti ti al sistema per essere identificati. Si definisce Gallery l insieme dei template relativi ai soggetti registrati nel sistema. Un sistema determina se un probe p i ha un suo corrispondente in un insieme gallery G. Non è detto che un template probe abbia un corrispondente nell insieme Gallery. 09/12/2013 Riconoscimento facciale 7

8 Cumulative Match Score & Recognition Rate C è un insieme detto Gallery G (immagini di training) e un insieme detto Probe P (immagini di testing). Recognition #immagini G riconosciute Rate = P Gallery Probe Confronto l immagine di probe con tutte quelle nella gallery Ordiniamo la gallery in base alla distanza dal probe. RECOGNITION RATE il numero di risposte corrette rispetto al numero di probe CMS La probabilità che il soggetto corretto si trovi fra le prime n posizioni. 09/12/2013 Riconoscimento facciale 8

9 Misure di valutazione (1:N) CMS (at rank k) (Cumulative lti Match MthS Score (at (t rank kk) k) - La probabilità bilità di identificazione i al rango k, o anche il rapporto tra il numero di individui correttamente riconosciuti tra i primi k e il numero totale di individui nell insieme di test (probe). CMC (Cumulative Match Characteristic) Una curva di tipo Cumulative Match Characteristic (CMC) mostra il CMS per un certo numero di ranghi (ovviamente ognuno implica i successivi). Quindi riporta la probabilità che l identità corretta venga restituita al primo posto della lista ordinata (CMS al rango 1), oppure al primo o secondo posto (CMS al rango 2), o in generale in uno tra i primi k posti (CMS al rango k). Se il numero di ranghi n nella curva eguaglia la taglia della gallery, avremo sicuramente in corrispondenza del punto n un valore di probabilità pari a 1. RR (Recognition Rate) - Il CMS di rango 1 viene anche definito come tasso di riconoscimento (Recognition Rate). 09/12/2013 9

10 Closed Set Questo rappresenta un caso più specifico. Ogni template probe ha sempre un corrispondente nell insieme Gallery. In questo caso: Non riconoscere un probe è sempre un errore; Non respingendo alcun probe, si potrebbe commettere un altro tipo di errore, ossia scambiare un soggetto registrato con un altro soggetto registrato (furto di identità) 09/12/2013 Riconoscimento facciale 10

11 Watch List Anche questo rappresenta un caso specifico. Il sistema possiede una lista di identità e verifica se un probe appartiene o meno a tale lista. Si distinguono due casi: White list, in cui sono ammessi solo soggetti presenti nella lista. Verifico che il soggetto sia presente nella lista, prima di garantirgli l accesso ad un luogo. Black list, in cui sono estromessi dal sistema i soggetti presenti nella lista. Appena il sistema si accorge che un soggetto non autorizzato entra nella zona sensibile, viene lanciato un allarme. 09/12/2013 Riconoscimento facciale 11

12 Misure di valutazione (1:1) ROC (Receiver Operating Characteristic) - Riporta la probabilità di corretta accettazione (GAR) del sistema, espressa come 1-FRR, al variare di FAR. DET (Detection Error TradeOff) - Riporta la probabilità di falsi rifiuti FRR del sistema, al variare della probabilità di false accettazioni FAR. E disegnato in scala logaritmica. 09/12/

13 La curva ROC 09/12/2013 Riconoscimento facciale 13

14 Limiti delle tecniche unimodali (1) Una caratteristica fisica o comportamentale di un individuo per poter assumere un ruolo di chiave biometrica deve soddisfare quattro requisiti fondamentali: Universalità Permanenza Unicità Collezionabilità Esistono casi in cui una più di questi requisiti non sono rispettati da una biometria. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 14

15 Limiti delle tecniche unimodali (2) Universalità Parte dell utenza può essere priva di questa caratteristica dalla nascita o in seguito ad incidenti. Fingerprint: cicatrici, assenza delle mani. Voce: Sordomuti. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 15

16 Limiti delle tecniche unimodali (3) Permanenza Alcune caratteristiche biometriche non sono stabili nel tempo. Volto: invecchiamento. Voce: cambio del timbro con età o raffreddamento. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 16

17 Limiti delle tecniche unimodali (4) Distinguibilità Alcuni soggetti possono avere caratteristiche biometriche molto simili, o facilmente replicabili. Volto: gemelli omozigoti. Voce: imitatori. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 17

18 Limiti delle tecniche unimodali (5) Esistono, inoltre, i cosiddetti errori d acquisizione acquisizione, errori generati durante il processo di rilevazione della biometria un sensore di acquisizione sporco; un utente poco collaborativo al processo; fattori ambientali. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 18

19 Soluzioni possibili Da tutte le considerazioni fatte, sono state sviluppate, negli anni, tecniche di integrazione nel tentativo di sopperire ad alcune delle limitazioni imposte da un sistema unimodale. Tra le prime proposte troviamo l associare alla biometria scelta una tecnica di autenticazione tradizionale di possesso o di conoscenza quale Pin, Password o SmartCard Una naturale evoluzione è lo studio di sistemi multimodali, nei quali si cerca di fondere insieme più biometrie 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 19

20 Sistemi multimodali: scelte progettuali Nello sviluppo di un sistema multimodale bisogna considerare diversi i aspetti progettuali: La scelta delle biometrie Il livello del sistema a cui fare l integrazione La metodologia utilizzata per l integrazione Requisiti funzionali 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 20

21 Insieme di biometrie La scelta del numero e del tipo di biometria da valutare dipende soprattutto dalla natura del sistema. Un sistema governativo ha esigenze di sicurezza e di autenticità dell utente superiori rispetto ad un sistema commerciale; la scelta di una biometria più affidabile quale l iride liride o l impronta digitale è favorita Un sistema embedded su telefonini o computer palmari privilegia l uso di biometrie rilevabili con l hardware in dotazione al dispositivo, quindi voce, volto o firma. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 21

22 Architettura del Sistema Un sistema multimodale può essere progettato secondo tre distinte Biometria architetture: a) b) Biometria 1 Biometria 2 Biometria N Modulo di Fusione 1 Biometria 2 Risultato Finale Biometria N Risultato Finale in parallelo in serie a livello gerarchico c) Biometria 1 Biometria 2 Biometria q Biometria r Biometria s Biometria N Risultato Finale 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 22

23 Progettazione in parallelo le informazioni estratte dalle molteplici biometrie sono utilizzate simultaneamente per realizzare il riconoscimento le acquisizioni sono svolte contemporaneamente e le valutazioni delle singole biometrie sono realizzate indipendentemente e poi combinate mediante opportune tecniche di fusione. Questa tecnica può essere utilizzata per entrambe le modalità di riconoscimento, i verifica e identificazione. i Offre vantaggi maggiori nella prima, in quanto garantisce un accertamento dell individuo id più forte basando la decisione su più parametri di valutazione. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 23

24 Progettazione in serie Le valutazioni delle singole biometrie, generalmente due o tre al massimo, sono effettuate in cascata. Questa tecnica può essere utilizzata in entrambe le modalità di riconoscimento. Essa è più vantaggiosa nella modalità di identificazione, poiché può essere utilizzata come strumento di filtraggio dei possibili canditati ad ogni processo di confronto. Solitamente si utilizzano diversi tipi di biometrie, una prima di rapido confronto ma di limitata attendibilità per eseguire una prima selezione di una rosa di candidati, sui quali applicare, quindi, una seconda biometria più lenta ma più affidabile per la decisione finale. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 24

25 Progettazione a livello gerarchico Si usano metodologie di classificazione individuali per le varie biometrie, quindi i risultati sono memorizzati in una struttura ad albero che facilita la decisione finale. Questa modalità è particolarmente utile nel caso di numerose biometrie da integrare. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 25

26 Livelli e strategie di fusione In un sistema biometrico le fasi di Verifica o Identificazioni i i sono suddivisibili i ibili essenzialmente in quattro moduli: il modulo di acquisizione della specifica biometria, il modulo di estrazione delle caratteristiche e creazione del template relativo alla biometria rilevata, il modulo di confronto il modulo di decisione. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 26

27 Fusione al livello di estrazione delle caratteristiche I template generati dalle singole biometrie sono combinati i in un'unica entità di caratteristiche i che è utilizzata nell intero sistema 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 27

28 Fusione al livello di confronto I template t di input sono confrontati ti singolarmente dai rispettivi i moduli di confronto Essi esprimono per ognuno il relativo grado di somiglianza al lt template t di riferimento Questi valori sono quindi combinati in una singola entità risultato t sul quale il modulo di decisione esprime il responso finale. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 28

29 Fusione al livello di decisione Le singole biometrie sono valutate indipendentemente dal sistema, su ognuna si prende una decisione ed il modulo di fusione esprime il responso finale valutando la congruenza dei risultati 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 29

30 Politiche di fusione (1) Ritardare la fusione risulta sconveniente, perché: il modulo decisionale riceve solo una minima parte delle informazioni acquisite e conosce solo l esito del confronto delle singole biometrie comporta l implementazione e quindi l elaborazione di due sottosistemi ognuno dedicato alla specifica biometria. Conviene fare uso di una strategia di fusione il prima possibile poiché si conserva una ricchezza di informazioni maggiore fornita dai dati acquisiti. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 30

31 Politiche di fusione (2) Il template derivante dalla fusione può risultare di dimensioni considerevoli, diventando pesante da gestire dal sistema incidendo così sulle performance. Questa strategia non sempre è attuabile in quanto spesso si lavora con sistemi chiusi nei quali non sono note le relazioni tra i dati acquisiti e i template generati oppure può essere difficile fondere caratteristiche provenienti da biometrie diverse. La scelta più vantaggiosa resta una fusione al modulo di confronto 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 31

32 Strategia di fusione Al livello decisionale è possibile combinare con una strategia AND/OR: richiedere che siano superate tutte le prove biometriche (AND) oppure solo alcune (OR) Esempio (Volto-Impronta-Mano): Impronta AND (Volto OR Mano) Al livello di confronto è possibile utilizzare una strategia di combinazione pesata: si associa un peso a ciascuna biometria e quindi anche il risultato dei singoli confronti avranno un peso diverso in fase decisionale altre strategie utilizzano funzioni di combinazione matematiche come la somma, il prodotto, la media, o il massimo o minimo dei risultati dei confronti, queste tecniche necessitano di un ulteriore processo di normalizzazione dei tali risultati 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 32

33 Scenari di fusione (1) Esistono cinque diversi scenari di fusione: Unica biometria e Multiplo sensore: sono combinate le informazioni dello stesso tratto biometrico acquisito però con due tipi di sensori diversi. i Multipla biometria: : sono combinate le caratteristiche i di due biometrie diverse, un volto ed un impronta. 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 33

34 Scenari di fusione (2) Unica biometria e Multipla unità: si combinano due elementi diversi appartenenti alla stessa classe biometrica (l impronta di due dita diverse). Unica biometria ae Multipla acquisizione: si combinano più sessioni di acquisizione dello stesso tratto biometrico (più impressioni della stessa impronta). 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 34

35 Scenari di fusione (3) Unica biometria e Multiplo algoritmo di confronto: la stessa acquisizione della biometria è valutata con due approcci diversi, due modalità di confronto delle impronte 09/12/2013 Riconoscimento dell orecchio 35