論文の概要: Fingerprint recognition with embedded presentation attacks detection:
are we ready?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10567v1
- Date: Wed, 20 Oct 2021 13:53:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-22 17:41:51.008500
- Title: Fingerprint recognition with embedded presentation attacks detection:
are we ready?
- Title(参考訳): 埋め込みプレゼンテーションアタック検出による指紋認識:準備はいいか?
- Authors: Marco Micheletto, Gian Luca Marcialis, Giulia Orr\`u and Fabio Roli
- Abstract要約: セキュリティアプリケーションのための指紋認証システムの拡散は,ソフトウェアベースのプレゼンテーション攻撃アルゴリズム(PAD)をそのようなシステムに組み込むことを急ぐ。
現在の研究では、指紋認証システムに組み込む際の有効性についてはあまり言及されていない。
本稿では,PADと検証段階を逐次実施する場合の2つの個別システムの受信者動作特性(ROC)の関係を確率論的にモデル化した性能シミュレータを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.0168714922994075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The diffusion of fingerprint verification systems for security applications
makes it urgent to investigate the embedding of software-based presentation
attack detection algorithms (PAD) into such systems. Companies and institutions
need to know whether such integration would make the system more "secure" and
whether the technology available is ready, and, if so, at what operational
working conditions. Despite significant improvements, especially by adopting
deep learning approaches to fingerprint PAD, current research did not state
much about their effectiveness when embedded in fingerprint verification
systems. We believe that the lack of works is explained by the lack of
instruments to investigate the problem, that is, modeling the cause-effect
relationships when two non-zero error-free systems work together. Accordingly,
this paper explores the fusion of PAD into verification systems by proposing a
novel investigation instrument: a performance simulator based on the
probabilistic modeling of the relationships among the Receiver Operating
Characteristics (ROC) of the two individual systems when PAD and verification
stages are implemented sequentially. As a matter of fact, this is the most
straightforward, flexible, and widespread approach. We carry out simulations on
the PAD algorithms' ROCs submitted to the most recent editions of LivDet
(2017-2019), the state-of-the-art NIST Bozorth3, and the top-level Veryfinger
12 matchers. Reported experiments explore significant scenarios to get the
conditions under which fingerprint matching with embedded PAD can improve,
rather than degrade, the overall personal verification performance.
- Abstract(参考訳): セキュリティアプリケーションのための指紋認証システムの拡散は,ソフトウェアベースのプレゼンテーション攻撃検出アルゴリズム(PAD)をそのようなシステムに組み込むことを急ぐ。
企業や機関は、そのような統合によってシステムがより安全になるかどうか、利用可能な技術が準備できているかどうか、そしてもしそうであれば、どんな運用条件で動くかを知る必要がある。
指紋認証システムへの深層学習アプローチの採用による大幅な改善にもかかわらず、現在の研究では、指紋認証システムに組み込む場合の有効性についてはあまり言及されていない。
我々は,2つの非ゼロエラーフリーなシステムが協調して動作する場合の因果関係をモデル化する手法が不足していることから,作業の欠如が説明できると考えている。
そこで,本論文では,パッドと検証段階を順次実施する場合に,2つのシステムの受信機動作特性(roc)間の関係を確率論的にモデル化した性能シミュレータを提案,検証システムへのパッドの融合について検討する。
実際、これは最も単純で柔軟性があり、広く普及しているアプローチです。
我々は,最新版の LivDet (2017-2019) や最先端の NIST Bozorth3 ,トップレベルの Veryfinger 12 マッチラーに提案された PAD アルゴリズムの ROC のシミュレーションを実行する。
報告された実験は、個人認証の全体的な性能を低下させるのではなく、埋め込まれたPADと指紋マッチングが改善できる条件を得るための重要なシナリオを探求している。
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