論文の概要: Embedding Non-Distortive Cancelable Face Template Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02540v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 15:39:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 19:14:28.238208
- Title: Embedding Non-Distortive Cancelable Face Template Generation
- Title(参考訳): 非変形型顔テンプレート生成の埋め込み
- Authors: Dmytro Zakharov, Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni, Natalia
Kryvinska
- Abstract要約: 我々は、目では認識できないが、任意のカスタム埋め込みニューラルネットワークモデルで識別可能な顔画像を実現する革新的な画像歪み技術を導入する。
生体認証ネットワークの信頼性を,予測された同一性を変化させない最大画像歪みを判定することによって検証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.80706131626207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biometric authentication systems are crucial for security, but developing
them involves various complexities, including privacy, security, and achieving
high accuracy without directly storing pure biometric data in storage. We
introduce an innovative image distortion technique that makes facial images
unrecognizable to the eye but still identifiable by any custom embedding neural
network model. Using the proposed approach, we test the reliability of
biometric recognition networks by determining the maximum image distortion that
does not change the predicted identity. Through experiments on MNIST and LFW
datasets, we assess its effectiveness and compare it based on the traditional
comparison metrics.
- Abstract(参考訳): 生体認証システムはセキュリティには不可欠だが、開発にはプライバシ、セキュリティ、および純粋な生体認証データをストレージに直接保存せずに高い精度を達成するなど、さまざまな複雑さが伴う。
我々は、目では認識できないが、任意のカスタム埋め込みニューラルネットワークモデルで識別できる、革新的な画像歪み技術を導入する。
提案手法を用いて,予測された同一性を変えない最大画像歪みを決定することにより,生体認証ネットワークの信頼性を検証した。
MNISTとLFWデータセットの実験を通じて、その有効性を評価し、従来の比較指標に基づいて比較する。
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