論文の概要: Biometric Authentication Based on Enhanced Remote Photoplethysmography Signal Morphology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04127v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 19:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:10:29.203401
• Title: Biometric Authentication Based on Enhanced Remote Photoplethysmography Signal Morphology
• Title（参考訳）: リモート光胸腺造影信号形態に基づく生体認証
• Authors: Zhaodong Sun, Xiaobai Li, Jukka Komulainen, Guoying Zhao,
• Abstract要約: リモート・フォトプレソグラフィー (Remote Photoplethhymography) は、顔画像から心臓の信号を計測する非接触法である。 近年の研究では、各個人が生体認証識別子として使用できる独自のc信号形態を持っていることが示されている。 提案手法では,rの認証モデルをトレーニングするために,対象ID付き顔画像のみを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.017229351857655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) is a non-contact method for measuring cardiac signals from facial videos, offering a convenient alternative to contact photoplethysmography (cPPG) obtained from contact sensors. Recent studies have shown that each individual possesses a unique cPPG signal morphology that can be utilized as a biometric identifier, which has inspired us to utilize the morphology of rPPG signals extracted from facial videos for person authentication. Since the facial appearance and rPPG are mixed in the facial videos, we first de-identify facial videos to remove facial appearance while preserving the rPPG information, which protects facial privacy and guarantees that only rPPG is used for authentication. The de-identified videos are fed into an rPPG model to get the rPPG signal morphology for authentication. In the first training stage, unsupervised rPPG training is performed to get coarse rPPG signals. In the second training stage, an rPPG-cPPG hybrid training is performed by incorporating external cPPG datasets to achieve rPPG biometric authentication and enhance rPPG signal morphology. Our approach needs only de-identified facial videos with subject IDs to train rPPG authentication models. The experimental results demonstrate that rPPG signal morphology hidden in facial videos can be used for biometric authentication. The code is available at https://github.com/zhaodongsun/rppg_biometrics.
• Abstract（参考訳）: 遠隔プラチスモグラフィー(Remote Photoplethysmography、rPPG)は、コンタクトセンサーから得られる接触型フォトプレチスモグラフィー(cPPG)の代替として、顔画像から心臓の信号を計測する非接触式方法である。 近年の研究では、顔画像から抽出したrPPG信号の形態を人物認証に利用するために、各個人が生体認証として利用できる独自のcPPG信号形態を持っていることが示されている。 顔の外観とrPPGが混在しているため、まず顔の外観を識別し、rPPG情報を保持しながら顔の外観を除去し、顔のプライバシーを保護し、rPPGのみが認証に使用されることを保証する。 未同定ビデオは、rPPG信号形態を認証するためにrPPGモデルに入力される。 第1の訓練段階では、粗いrPPG信号を得るために、教師なしrPPG訓練を行う。 第2の訓練段階では、外部のcPPGデータセットを組み込んで、rPPG生体認証を実現し、rPPG信号形態を向上することにより、rPPG-cPPGハイブリッドトレーニングを行う。 提案手法では,rPPG認証モデルのトレーニングを行うために,対象ID付き顔認識ビデオのみを必要とする。 実験により, 顔画像に隠されたrPPG信号形態が生体認証に有効であることが確認された。 コードはhttps://github.com/zhaodongsun/rppg_biometricsで公開されている。

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