Fugu-MT 論文翻訳(概要): CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on

論文の概要: CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16739v1
Date: Thu, 25 Apr 2024 16:49:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 13:01:06.730579
Title: CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on
Title（参考訳）: CBRW: CBRWによるバイオメトリックテンプレート生成のための新しいアプローチ
Authors: Nitin Kumar, Manisha,
Abstract要約: ランダムウォーク(CBRW)に基づく2つの新しいキャンセル可能なバイオメトリックテンプレート生成法が提案されている。提案手法の性能は他の最先端手法と比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.850377680320204
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cancelable Biometric is a challenging research field in which security of an original biometric image is ensured by transforming the original biometric into another irreversible domain. Several approaches have been suggested in literature for generating cancelable biometric templates. In this paper, two novel and simple cancelable biometric template generation methods based on Random Walk (CBRW) have been proposed. By employing random walk and other steps given in the proposed two algorithms viz. CBRW-BitXOR and CBRW-BitCMP, the original biometric is transformed into a cancellable template. The performance of the proposed methods is compared with other state-of-the-art methods. Experiments have been performed on eight publicly available gray and color datasets i.e. CP (ear) (gray and color), UTIRIS (iris) (gray and color), ORL (face) (gray), IIT Delhi (iris) (gray and color), and AR (face) (color). Performance of the generated templates is measured in terms of Correlation Coefficient (Cr), Root Mean Square Error (RMSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity (SSIM), Mean Absolute Error (MAE), Number of Pixel Change Rate (NPCR), and Unified Average Changing Intensity (UACI). By experimental results, it has been proved that proposed methods are superior than other state-of-the-art methods in qualitative as well as quantitative analysis. Furthermore, CBRW performs better on both gray as well as color images.
Abstract（参考訳）: Cancelable Biometricは、元のバイオメトリック画像のセキュリティが、元のバイオメトリックを別の不可逆領域に変換することによって保証される、挑戦的な研究分野である。キャンセル可能なバイオメトリックテンプレートを生成するために、文献でいくつかのアプローチが提案されている。本稿では,ランダムウォーク(CBRW)に基づく2つの新規かつ簡易なバイオメトリックテンプレート生成手法を提案する。提案した2つのアルゴリズムvizにランダムウォークやその他のステップを適用する。 CBRW-BitXORとCBRW-BitCMPでは、元の生体認証は可搬性テンプレートに変換される。提案手法の性能は他の最先端手法と比較した。実験は、一般に利用可能な8つのグレーとカラーのデータセット、すなわちCP (ear) (gray and color)、UTIRIS (iris) (gray and color)、ORL (face) (gray)、IIT Delhi (iris) (gray and color)、AR (face) (color)で実施された。相関係数(Cr)、ルート平均角誤差(RMSE)、ピーク信号とノイズ比(PSNR)、構造的類似度(SSIM)、平均絶対誤差(MAE)、画素数変化率(NPCR)、統一平均変化強度(UACI)で評価した。実験結果から,提案手法は定性だけでなく定量的解析においても他の最先端手法よりも優れていることが証明された。さらに、CBRWはグレーとカラー画像の両方で優れた性能を発揮する。

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