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Título: AN EVALUATION OF BIMODAL RECOGNITION SYSTEMS BASED ON VOICE AND FACIAL IMAGES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ABEL SEBASTIÁN SANTAMARINA MACIÁ

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
Número do Conteúdo: 29315
Catalogação:  07/03/2017 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29315@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29315@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29315

Resumo:
The main objective of this dissertation is to compare the most important approaches for score-level fusion of two unimodal systems consisting of facial and independent speaker recognition systems. Two classification methods for each biometric modality were implemented: a GMM/UBM and an I-Vector/GPLDA classifiers for speaker independent recognition and a GMM/UBM and LBP-based classifiers for facial recognition, resulting in four different multimodal combination of fusion explored. The score-level fusion methods investigated are divided in Density-based, Transformation-based and Classifier-based groups and few variants on each group are tested. The fusion methods were tested in verification mode, using two different databases, one virtual database and a bimodal database. The results of each bimodal fusion technique implemented were compared with the unimodal systems, which showed significant recognition performance gains. Density-based techniques of fusion presented the best results among all fusion approaches, at the expense of higher computational complexity due to the density estimation process.

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