Ohr-basierte biometrische Identifikation mittels Principal Components Analysis

Die Biometrie erlebte in den letzten Jahren einen starken Aufschwung. Mittlerweile gibt es viele verschiedene Verfahren, die auf unterschiedliche biometrische Merkmale setzen. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit die Principal Components Analyses (PCA) als Verfahren zur biometrischen Identifikation anahand von Ohraufnahmen geeignet ist. Dies umfasst die Aufstellung einer Testdatenbank und die Entwicklung einer Softwae zur Durchfürhung von verschiedenen Testläufen. Die Software beinhaltet weiters eine Benutzer-bzw. Testbildverwaltung und die Möglichkeit die Ohrbilder verschiedenen Arten der Vorverarbeitung zu unterziehen. Möglich sind Histogram Equalization, Glätten, Schärfen und eine Kantendetektion. Bei den Testläufen wurden unterschiedliche Parameter wie die Vorverarbeitungsart variiert und die Ergebnisse in Form von Diagrammen und Tabellen visualisiert. Die besten Ergebnisse konnten mit der Histogram Euqalization als Vorverarbeitungsart erzielt werden. Der Wert für die Equal Error Rate (EER) liegt dabei bei ca. 16%.