論文の概要: Feature Fusion Methods for Indexing and Retrieval of Biometric Data:
Application to Face Recognition with Privacy Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12675v1
- Date: Tue, 27 Jul 2021 08:53:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-28 14:40:13.980259
- Title: Feature Fusion Methods for Indexing and Retrieval of Biometric Data:
Application to Face Recognition with Privacy Protection
- Title（参考訳）: 生体データのインデクシングと検索のための特徴融合法:プライバシー保護付き顔認識への応用
- Authors: Pawel Drozdowski, Fabian Stockhardt, Christian Rathgeb, Dail\'e
Osorio-Roig, Christoph Busch
- Abstract要約: 提案手法は生体認証トランザクションに関連する計算負荷を90%削減する。
この方法は、保護された生体データの無リンク性、不可逆性、および更新性を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.834050000008878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computationally efficient, accurate, and privacy-preserving data storage and
retrieval are among the key challenges faced by practical deployments of
biometric identification systems worldwide. In this work, a method of protected
indexing of biometric data is presented. By utilising feature-level fusion of
intelligently paired templates, a multi-stage search structure is created.
During retrieval, the list of potential candidate identities is successively
pre-filtered, thereby reducing the number of template comparisons necessary for
a biometric identification transaction. Protection of the biometric probe
templates, as well as the stored reference templates and the created index is
carried out using homomorphic encryption. The proposed method is extensively
evaluated in closed-set and open-set identification scenarios on publicly
available databases using two state-of-the-art open-source face recognition
systems. With respect to a typical baseline algorithm utilising an exhaustive
search-based retrieval algorithm, the proposed method enables a reduction of
the computational workload associated with a biometric identification
transaction by 90%, while simultaneously suffering no degradation of the
biometric performance. Furthermore, by facilitating a seamless integration of
template protection with open-source homomorphic encryption libraries, the
proposed method guarantees unlinkability, irreversibility, and renewability of
the protected biometric data.
- Abstract（参考訳）: 生体認証システムの現実的な展開が直面する課題のひとつとして,計算効率,正確性,プライバシ保護データストレージと検索があげられる。
本研究では,生体データの保護インデックス化手法を提案する。
インテリジェントなペアテンプレートの機能レベルの融合を利用して、多段階検索構造を作成する。
検索中、潜在的な候補IDのリストが順次事前フィルタリングされ、生体認証トランザクションに必要なテンプレート比較の数を減らす。
生体計測プローブテンプレートと記憶された参照テンプレートと生成されたインデックスの保護は、同型暗号を用いて行われる。
提案手法は,2つの最先端のオープンソース顔認識システムを用いて,公開データベース上のクローズドセットおよびオープンセット識別シナリオにおいて広範囲に評価される。
提案手法は, 検索に基づく検索アルゴリズムを用いた典型的なベースラインアルゴリズムに対して, 生体認証トランザクションに関連する計算負荷を90%削減すると同時に, 生体性能の劣化を生じない。
さらに, オープンソース準同型暗号ライブラリとのテンプレート保護のシームレスな統合を容易にすることにより, 保護された生体認証データの非リンク性, 可逆性, 更新性が保証される。
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