Investigação para melhorias na abordagem de comitês homogêneos e heterogêneos sobre uma base biométrica de assinatura através de analises experimentais
Resumo
reconhecimento biométrico é um método de autenticação de usuários que se dife rencia dos métodos convencionais pela forma de como é realizada a identificação. Eles
utilizam características corporais únicas que podem ser características físicas ou compor tamentais. Tipicamente o processo para realizar a autenticação de uma pessoa é baseado
em duas fases. Inicialmente é realizada a coleta e armazenamento da informação biomé trica e depois é realizada uma verificação na informação fornecida e comparada a base de
dados que fornece a identificação do indivíduo com unicidade. As informações são trans formadas em dados numéricos e então são utilizadas técnicas de Inteligência artificial.
Existem vários algoritmos de Aprendizado de máquina que podem ser utilizados para o
reconhecimento biométrico, mas pode ser destacada a técnica conhecida como multiclas sificadores ou comitês que é a utilização de vários algoritmos combinados. Constata-se
na literatura que a utilização desta técnica de combinação de algoritmos sobre bases de
dados, garante um percentual maior de classificação. Este trabalho se propõe a utilizar
a combinação dos algoritmos IBK, MLP e J48, buscando encontrar melhores taxas de
aprendizado em uma base biométrica de assinaturas e visa encontrar uma configuração
para o comitê que gere as melhores taxas de aprendizado. É utilizado o método de va lidação cruzada para assegurar que uma medida verdadeira esteja sendo estimada pelos
classificadores. Depois esses comitês são submetidos aos metaclassificadores Naive bayes,
SMO, IBK, soma e voto.