已完成的项目

计算研究的学生在很多不同的科目非常活跃和成功的。下面的列表显示了完成的研究学生的一些工作的例子。

Please contact the 计算机学院 (by email: computing-admissions@buckingham.ac.uk 或电话:+44(0)1280 828 322),如果你有兴趣在一个特别的论文或约在白金汉宫一般研究的更多信息。

Authentication, 生物识别,图像处理, 安全 / Privacy

希沙姆人,阿萨姆
可靠的单/多因子生物认证和生物测定密钥熵评估和安全措施
Area of 研究: Authentication, 生物识别,图像处理, 安全 / Privacy
奖励:哲学博士的计算,2013
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士harin sellahewa

生物特征作为身份证明的日益部署产生的了大量研究为生物近年来,拓宽超出提高精度为机制,以应对人们对安全和隐私的严重关切调查的范围,由于可能被滥用与生物特征识别系统可能的攻击沿收集生物特征数据。在注重提高生物体认证的性能已被越来越多模态和多因素生物体认证结合设计识别技术来减轻变化在记录条件的不利影响。一些这些方法与撤销生物和生物识别加密系统的新兴发展起来的已被用作机制,以加强生物识别系统的安全性和私密性。

本文是专门用来对付通过调查旨在为了解对这些样品的辨别信息内容(熵)变化的生物特征样本的记录条件的影响,这些互补的,并且密切相关的问题,并使用获得的知识(1)设计,自适应技术改进生物体认证的性能,和(2)提出并测试的框架中涉及的生物统计密钥和多因素的生物体认证的所有因素/组件的安全性的一个正确的评价。

本文的第一部分由一套旨在评估和分析新兴的生物识别系统的发展,重点是那些涉及到生物识别熵和多因素认证的作用的理论和实证研究的。的不同生物统计熵措施,在文献中提出的,该分析显示,在生物测定样品质量的变化引到在生物统计熵值之间的相关的变化使用任何已知的措施和生物测定识别的准确性来计算。此外,熵值的人脸图像的空间分布的分析揭示了一个非均匀分布。

在生物特征熵的普遍预期固有的个体差异也将被证实。此外,我们发现在大约一定的质量为基础的自适应识别方案近乎完美的准确性文献报道的一个神话。尤其是,我们证明了这种方案的性能评估对不能在运行方案,除非满足某些条件实现一些假设依据。然后,我们描述的安全性和依赖于生物特征基于用户的改造多因素的生物认证方案的准确严格的评估。最后,我们提供了基于生物熵分析多因素的生物特征加密系统的全面的安全分析。

论文的第二部分构建在所述第一部分的结果,开发了一组根据生物体熵和多因素认证,提高生物体认证系统的安全性和可靠性的解决方案和建议。首先,通过熵值的非均匀的空间上进,局部面部识别方案的增量融合已被开发,以提高局部以及全脸的识别精度,由此面部区域的块根据判别熵排名稠合。我们证明了增量部分人脸识别机制要求的面部图像块的少至30%,以达到最佳的精度。其次,我们描述了使用自适应品质为基础的特征提取,以提高基于生物特征识别鉴别的准确度。第三,以解决有关多因素的生物识别系统的安全性和隐私问题,我们提出要用于撤销生物产生一个高效,稳定的正交随机投影方案。第四,我们提出了一个新的混合措施,严格评估和量化基于生物熵和其他影响因素的生物特征加密系统的安全性。最后,我们建议提供,移动和远程多因子生物认证变化的复杂性和安全性的三级切实可行的解决方案。


生物识别,图像处理

azhin萨比尔
Gait Based Human Identification System with Covariate Analysis
学习领域:生物识别技术, Authentication
奖励:哲学博士的计算,2015年
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士纳瑟尔AL-贾瓦德

一个人的生物特征认证是非常具有挑战性和复杂的问题。步态行为的生物特征源的一个已收到来自研究人员的极大兴趣,因为它在人类识别的潜在用途。步态可以通过输精管协变量因素,包括鞋类,服装,携带状态,年龄和行走速度的影响。

我的研究是关于人的步态识别有协分析,我们提出了人类的步态识别系统的基础上,协变量因素的影响,包括服装和携带条件,安全目的使用。

阅读论文


makki马利基
Writer Recognition Algorithms Using Features Extracted From Their Arabic Handwriting
学习领域:生物识别技术, Authentication, 图像处理
奖励:哲学博士的计算,2015年
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士纳瑟尔AL-贾瓦德

阿拉伯语是口语/ 400万人书面和大约十亿可以读取和阿拉伯语祈祷也为穆斯林。

阿拉伯语,库尔德语,波斯语,乌尔都语和类似的脚本语言的话由不同类型的字符。某些字符可以用其上的一侧或两侧的邻居相连,而其它字符可以从它的邻居被完全断开。的确,在这样的语言的话是说由一个或多个字符子的话聚集。此外,某些字符可以具有从相同的形状或相同的发音的字符区别开来音调符号。

阿拉伯语手写的文字是在生物识别研究与拉美比较不太集中。目前,我的研究兴趣是发现在阿拉伯语手写文字中最吸引人的地方,以反映作家的习惯和风格通过开发强大的技术来维护识别系统。

阅读论文


rasber拉希德
Robust Biometric Feature Embedding Used for Remote Authentication
学习领域:生物识别技术, Authentication
奖励:哲学博士的计算,2015年
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士harin sellahewa

基于生物测定学的人识别系统已经在过去十年中受到多方关注研究界和在信息安全,执法,监控和访问控制系统的建筑物和服务广泛的应用。隐私和周围的生物特征数据的采集,处理,存储和传输的安全问题是非常关注的生物识别系统的所有利益相关者。

我的研究将集中在原理和技术在隐身设计新颖的解决方案嵌入到覆盖对象的生物特征数据,以两个实体之间安全地传送这样的敏感数据。面临的挑战是确保嵌入方案的不可见性和鲁棒性大的载荷,同时保持生物特征识别系统的识别精度。

浏览摘要


wafaa raheim侯赛因
Correction Codes for Face Recognition in Uncontrolled Environments
Area of 研究: 生物识别,图像处理
奖励:哲学博士计算2014
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士harin sellahewa

面部识别是最可取的基于生物特征识别的识别/认证系统中的一个。它是用来控制访问敏感信息/地区或一个人的身份证明,是在打击犯罪和人群控制的重要工具。它被广泛地认识到自动人脸识别是一项具有挑战性的任务,由于许多因素,包括面部图像的矢量表示的很高的维数。在不受控制的情况下进行时面临的挑战尤为艰难。尽管几十年来积极的研究工作,在相机技术的快速发展,以及不同复杂的数学数字脸部表征和识别方案的显著数量,在不受控制的情况下,面部识别的进展非常有限。本文关注的是,通过发展数字化人脸表示的数学模型,它允许在与扭曲数据的传输过程中的效果处理通信中使用的数学信息理论技术在不受控制的条件人脸识别。

在不受控制的环境中的面部识别由类内变化如记录条件极端变化(例如照明,表达,姿势,模糊或老化)在不同的时间和地点的结果的影响很大。拍摄的人的面部图像中的不同的记录条件导致具有不同的像素值,因此不同的面部特征向量不同的图像。在这里,我们将术语两个图像畸变的差异。许多图像归一化和预处理技术已经发展到应对这些变化,从而提高了,但不一定是最佳的性能。各个归一化/预处理技术不一定导致在移除或减少显著,在不同的记录条件下捕获的像素值的图像失真。因此,同一个人的两个面部图像的特征向量,但在不同的条件下捕获/时间是不可能的对应差异,以减小作为应用这些归一化/预处理技术的结果。

我们认为,为了解决这一问题的尝试是开发具有可用于大大减少由不同的记录条件得到的特征向量失真的特征变换面部特征向量模型方案。我们将使用已开发了信息和通信理论几十年的知识,激发二进制人脸特征向量表示与模型图像失真的发展在错误的方面在这个二元特征向量。因此,本文的目的是发展这样的二元特征向量和测试以下假设:

错误检测/校正码提供减轻变化在自动人脸识别记录条件的影响的有效的替代图像预处理规范化技术。

我们将首先证明小波分解的面部图像的各个子带的系数的那个二进制化提供相应的特征向量表示。其实,我们应证明这些特征向量优于非二进制化的版本,大多数情况下。这也打开了使用纠错技术来对应于记录条件变化的特征向量的失真模型的方式。我们将集中在记录从不同的照明,表达和图像模糊/降解条件导致的条件。离散小波的哈尔滤波器转换到深度为3为面部特征提取工具,随后在每个子带的系数的全局/局部二进制化。对自己,利用二元化特征向量不会消除这些二元化特征向量的类内变化。该方面与观察,在通信系统中,畸变误差(在汉明距离的计算)是由于外部矢量一起,是一种使用的错误检测/校正技术用于面部识别的动机。这将减少固有的不受控制的环境中的类内的变化。对于我们已经从不同的图像窗口/不同尺寸的块以及整个的特征向量提取二进制面部特征向量和对于不同的记录条件调查错误的分子内和类间分布。该方法是在单一和多流二元化小波模板测试。我们已经开发了选择基于帧内的统计参数,和类间误差分布在不同大小的块(所有或特定位置)或完整的图像特征向量适当的纠错码(ECC)的程序。我们将证明上述假说的正确性对宽范围的在照明变化的,用于各种面部表情的,和宽范围图像的模糊/降解的水平。实验结果证明使用不同的ECCS为不同的块和不同的记录条件(即自适应ECC选择)优于非自适应方案在作为照明水平的显著方式或模糊变得更糟。


阿里·贾西姆阿布德
Quality Aware Adaptive Biometric Systems
Area of 研究: 生物识别,图像处理
奖励:哲学博士的计算,2011
监事: 教授萨巴赫·贾西姆, 博士harin sellahewa

近年来出现了由科研学术界和工业界在生物识别系统造成显著的技术进步,以及新的挑战出现兴趣大增。如今,生物识别技术已足够成熟,并在各种现实生活中被应用,日常应用包括门禁,ID卡,确保金融交易,视频监控,身份管理等。但是,最近的调查凸显的严重影响在生物识别系统的性能生物特征数据的质量。生物特征数据的质量评估已成为越来越活跃的研究领域,并在改善身份管理系统的性能和效率正在获得特别关注生物社区的重要作用。生物特征数据质量对各种处理阶段(例如特征提取,模板选择和匹配)产生影响。结合在生物特征识别系统的各阶段质量信息可帮助实现显著改善性能。本文的重点是使用人脸生物特征质量措施,发展质量为主自适应技术。这些技术的主要目的是通过将生物特征数据质量意识的程序和相应地调整验证/识别,以提高生物测定系统的性能。我们调查的自适应品质为基础的人脸识别由五个紧密相关和互补的部分组成:

  1. 我们首先研究的人脸图像的状态的最先进的质量评估和描述一个统一的分类标准突出了他们对匹配精度的影响的人脸图像的质量措施。以质量为基础的自适应规范化技术将得到发展,并用于选择恢复合理的质量的最佳途径。自适应增强技术将显示比相应的非自适应盲增强更好,因为前者避免了可引起噪声和伪影的出现不必要的增强。
  2. 我们研究的相对熵(再)生物特征采样的质量存在于不同的质量的条件下捕获的生物测定数据的影响。再一个用户的值?的生物特征是信息区分来自给定群体中的用户的量。我们观察到的是,在图像质量严重下降可能导致比在重新值(75%)下降面部图像更。我们还必须建立不同的特征提取技术(例如PCA和不同的小波子带)产生不同的重值。我们必须证明每一个的特征提取技术还有再和生物识别系统的准确度之间有很强的正相关关系。这些调查也揭示了其可以被利用来定制和改善面部识别重值的个体差异。
  3. 我们提出了一种自适应增量融合方案,以确定最佳比部分的面部图像的每个不同的质量的条件(即,最佳的特征子集)。我们证明了这样的方案也可用于全脸图像显著提高认证精度。此调查的重要结论之一是,部分/全部的面部图像来实现脸部识别的最佳性能所需的比例从(3%)根据两个标准的面部图像的变化到(80%):
    • 人脸图像质量和
    • the available part of the face image.

    有趣的是,即使是低脸图像质量,认证精度可显著改善。然而,该方案表明,生物统计特征应当基于生物特征数据的质量进行评估,并自适应地选择,。

  4. 我们调查了质量的聚类方法的模板,自适应地选择的每一个人模板的最佳数量选择方法。生物计量模板的数量主要取决于每个个体的性能(即库大小应该优化以满足目标个人的需要)。自适应生物特征模板的优势(S)选择技术包括:
    • 显著存储减少
    • 规定噪声容限和
    • 提供所需的生物测定系统性能(即精度)和可用存储资源之间的折衷。
  5. 我们建议调整适应基于输入人脸图像的质量人脸识别系统的决策阈值的方法。不幸的是,不同的质量的条件下人脸识别方案的性能,在文献中报道,使用不在实际应用实际的非自适应阈值进行评价。实际上,非自适应阈值可能成为攻击源,通过操纵所述记录条件与验证干涉。

我们认为我们的研究提供使用基于质量的自适应人脸识别方案,以提高性能的有力证据,并铺平了环境感知识别系统的发展道路。


艾哈迈德BASHEER hassanat
Visual Words for Automatic Lip-Reading
Area of 研究: 生物识别,图像处理
奖励:哲学博士的计算,2009年
监事: 教授萨巴赫·贾西姆

“唇读来理解或解释的讲话没有听到它,尤其是人掌握听力困难的技术。能力唇读能够与听力障碍的人与他人交流和社会活动,否则将很难搞。最近在计算机视觉,模式识别和信号处理领域的进步已经导致自动唇读的这个具有挑战性的任务越来越感兴趣。的确,自动唇读的人的能力,这个过程被称为视觉语音识别,可以打开其他新应用的大门。本文研究了所面临的一个自动系统唇读的各种问题,并提出了一种新的“视觉词”为基础的方法来自动唇读。所提出的方法包括新颖的自动面部定位方案和唇缘定位方法。

到自动唇读传统方法是基于视位(口形状(或外观)或所需要的产生在视觉域的音素口动力学的序列)。然而,同时使用在视觉语音识别系统视位例如低数目视位相比音素(45和53之间)(10和14之间)的出现几个问题,视位仅覆盖在视觉表示的口运动的小的子空间域,以及许多其他问题。这些问题导致了传统方法的糟糕表现,因此visemic的做法是一样的东西数字化口语的信号,数字化导致的信息丢失。同时提出了“视觉词”认为,整个字的签名,而不是它的唯一部分。这种方法可以提供一个很好的替代visemic方法自动唇读。

所提出的方法包括三个主要阶段:检测/定位人脸,唇定位和唇读。第一阶段,我们提出了一个脸定位方法,这是一种基于知识的方法,模板匹配方法和功能不变的方法(肤色)的混合体。这种方法是在PDA数据库上测试(视频数据库,其使用个人数字助理相机记录,包含数以千计的60名受试者18个说出不同类别的语音的视频剪辑的在4个不同的室内/室外照明条件)。结果反对进行比较
基准脸检测方案,结果表明,该方法本地化的面孔优于基准方案。所提出的方法是针对不同的照明条件和复杂的背景健壮。

对于第二阶段,我们提出了两种基于颜色的嘴唇的检测方法,其被新获取的视频数据库进行评价和对一些状态国税发-技术方法,其包括基于图像的基于模型和方法相比。结果表明,所提出的(最近的颜色)的方式进行比现有方法显著更好。所提出的视觉词的方法使用一个表示整个口头语言的签名(2维特征矩阵)。一言一语的签名是8个功能的集合。这些包括基于外观的特征,时间信息和从对应于所讲的语词的帧的序列中提取geometricbased特征。

在单词识别的阶段,两个单词的签名通过首先计算这两个签名的每个特征,其产生8个相似性得分,每一个特征的相似性比较。一个匹配分数的两个词通过取加权平均这些分数,其随后到一个KNN分类传递(即得分水平融合)来计算。在所说的字词的持续时间的差异通过使用动态时间规整和/或线性内插处理。加权KNN分类,提出了加强单词识别率。

使用由不同的人从不同的背景,包括本地和非英语为母语,大型实验组的不同场景的大型视频数据库所提出的视觉关键词识别系统进行了评价。评价已经证明比传统visemic方法,其研究人员使用用于此类问题的“视觉词”的优势。这些实验已显示许多的结果,例如,该唇读问题是说话者相关的问题,一些人产生相对较弱的视觉信号,同时发言(称为视觉无语人),一个唇读系统的性能可以通过使用增强语言模型等。

视觉语音识别所提出的方法应用到说话人识别任务,可用于“视觉密码”。它也适用于唇读监控应用。初步实验表明可喜的成果,奠定了今后的工作打下坚实的基础。


maysson AL-HAJ易卜拉欣
Topology-based pathway enrichment and biomarker identification
学习领域:生物信息学
奖励:哲学博士生物信息学,2013
监事: 医生肯尼思·朗兰兹, 教授萨巴赫·贾西姆

剖析与基因芯片技术的全基因组转录变化的能力已经预示着在生物医学科学的革命。微阵列研究人员提供来量化基因活性在蜂窝系统中的时间和空间变化的响应外源性刺激,或以识别病理状态的基因表达特性的变化的工具。这导致改善疾病的诊断,预测和更有效的药物干预策略的发展。然而,所产生的复杂的数据的有意义的分析