論文の概要: UserBoost: Generating User-specific Synthetic Data for Faster Enrolment into Behavioural Biometric Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09104v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 09:10:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 00:07:20.472552
- Title: UserBoost: Generating User-specific Synthetic Data for Faster Enrolment into Behavioural Biometric Systems
- Title（参考訳）: UserBoost: 行動バイオメトリックシステムへのより高速なエンローメントのためのユーザ固有の合成データを生成する
- Authors: George Webber, Jack Sturgess, Ivan Martinovic,
- Abstract要約: 実データと合成データを併用することで,生体認証システムにエンロールするために必要な実データポイント数を削減できることを示す。
実世界のシステムにおいて,学習における合成ジェスチャーを用いることで,分類能力の向上が期待できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.812837829361923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Behavioural biometric authentication systems entail an enrolment period that is burdensome for the user. In this work, we explore generating synthetic gestures from a few real user gestures with generative deep learning, with the application of training a simple (i.e. non-deep-learned) authentication model. Specifically, we show that utilising synthetic data alongside real data can reduce the number of real datapoints a user must provide to enrol into a biometric system. To validate our methods, we use the publicly available dataset of WatchAuth, a system proposed in 2022 for authenticating smartwatch payments using the physical gesture of reaching towards a payment terminal. We develop a regularised autoencoder model for generating synthetic user-specific wrist motion data representing these physical gestures, and demonstrate the diversity and fidelity of our synthetic gestures. We show that using synthetic gestures in training can improve classification ability for a real-world system. Through this technique we can reduce the number of gestures required to enrol a user into a WatchAuth-like system by more than 40% without negatively impacting its error rates.
- Abstract（参考訳）: 行動バイオメトリック認証システムは、ユーザにとって負担のかかるエンロラメント期間を必要とする。
本研究では,生成的深層学習を用いたユーザジェスチャから合成ジェスチャの生成について検討し,単純な(非深層学習)認証モデルのトレーニングを応用した。
具体的には,実データと合成データを併用することで,生体認証システムにエンロールするために必要な実データ点数を削減できることを示す。
この手法を検証するために,2022年に提案されたWatchAuthのデータセットを用いて,支払い端末に手を伸ばした物理的なジェスチャーを用いて,スマートウォッチの支払いを認証するシステムを開発した。
本研究では,これらの物理ジェスチャーを表す合成ユーザ固有の手首動作データを生成するための正規化オートエンコーダモデルを構築し,合成ジェスチャーの多様性と忠実さを実証する。
実世界のシステムにおいて,学習における合成ジェスチャーを用いることで,分類能力の向上が期待できることを示す。
この技術により、エラー率に悪影響を及ぼすことなく、WatchAuthライクなシステムにユーザをエンローリングするために必要なジェスチャー数を40%以上削減できる。
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