Multibiometric systems rely on the idea of combining multiple biometric methods into one single process that leads to a more reliable and accurate system. The combination of two different biometric traits such as face and ear results in an advantageous and complementary process when using 2D images taken under uncontrolled conditions. In this work, we investigate several approaches to fuse information from the face and ear images to recognize people in a more accurate manner than using each method separately. We leverage the research maturity level of the face recognition field to build, first a truly multimodal database of ear and face images called VGGFace-Ear dataset, second a model that can describe ear images with high generalization called VGGEar model, and finally explore fusion strategies at two different levels in a common recognition pipeline, feature and score levels. Experime...

Las imágenes de orejas como identificadores biométricos son una fuente altamente confiable y estable para el reconocimiento de personas. La oreja humana no sufre cambios drásticos al largo de los años de vida de una persona, no son afectadas por las expresiones faciales o rasgos de envejecimiento y son menos propensas a sufrir daños que alteren su estructura natural. Estas características hacen de las orejas un rasgo biométrico que podría ser usado tanto como los rostros y las huellas dactilares o como un complemento a estos. En este trabajo se han investigado y analizado diferentes métodos para emplear técnicas de aprendizaje profundo a las tareas involucradas en el reconocimiento de personas usando imágenes de orejas. Las cuales incluyen la detección, la segmentación, y el reconocimiento propiamente dicho. El uso de técnicas de aprendizaje profundo surge de la necesidad d...