論文の概要: Face Recognition as a Method of Authentication in a Web-Based System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15144v1
- Date: Sun, 28 Mar 2021 14:49:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 08:44:51.480115
- Title: Face Recognition as a Method of Authentication in a Web-Based System
- Title（参考訳）: webベースシステムにおける認証方式としての顔認識
- Authors: Ben Wycliff Mugalu, Rodrick Calvin Wamala, Jonathan Serugunda, Andrew
Katumba
- Abstract要約: 生体認証のセキュリティは、ユーザビリティのアドバンテージによってますます普及している。
本稿では,機械学習による顔認識を,認証手法としてWebシステムに統合する方法を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online information systems currently heavily rely on the username and
password traditional method for protecting information and controlling access.
With the advancement in biometric technology and popularity of fields like AI
and Machine Learning, biometric security is becoming increasingly popular
because of the usability advantage. This paper reports how machine learning
based face recognition can be integrated into a web-based system as a method of
authentication to reap the benefits of improved usability. This paper includes
a comparison of combinations of detection and classification algorithms with
FaceNet for face recognition. The results show that a combination of MTCNN for
detection, Facenet for generating embeddings, and LinearSVC for classification
outperforms other combinations with a 95% accuracy. The resulting classifier is
integrated into the web-based system and used for authenticating users.
- Abstract（参考訳）: オンライン情報システムは現在、情報保護とアクセス制御にユーザー名とパスワードの伝統的な方法に大きく依存している。
生体認証技術の進歩とAIや機械学習などの分野の人気により、生体認証のセキュリティはユーザビリティの優位性から、ますます人気が高まっている。
本稿では,ユーザビリティ向上のメリットを享受するための認証手法として,機械学習による顔認識をWebベースシステムに統合する方法を報告する。
本稿では,顔認識のためのFaceNetと検出アルゴリズムと分類アルゴリズムの組み合わせを比較した。
その結果,検出用MCCNN,埋め込み生成用Facenet,分類用LinearSVCの組み合わせは95%の精度で他の組み合わせよりも優れていることがわかった。
得られた分類器は、Webベースシステムに統合され、ユーザ認証に使用される。
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