論文の概要: CFVNet: An End-to-End Cancelable Finger Vein Network for Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14774v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 07:43:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:12:18.790791
- Title: CFVNet: An End-to-End Cancelable Finger Vein Network for Recognition
- Title（参考訳）: CFVNet: 認識のためのエンドツーエンドのフィンガーベインネットワーク
- Authors: Yifan Wang, Jie Gui, Yuan Yan Tang, James Tin-Yau Kwok,
- Abstract要約: 本稿では,セキュアな指静脈認識システムの設計に使用可能な,エンドツーエンドの指静脈ネットワーク(CFVNet)を提案する。
局在モジュールは安定な指静脈ROIと一意な指静脈ROIの自動局在を実現する。
圧縮モジュールは空間的およびチャネル的冗長性を取り除く。
トランスフォーメーションモジュールは、提案したBWR法を用いて、システムに非リンク性、不可逆性、無効性を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.765221732848264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Finger vein recognition technology has become one of the primary solutions for high-security identification systems. However, it still has information leakage problems, which seriously jeopardizes users privacy and anonymity and cause great security risks. In addition, there is no work to consider a fully integrated secure finger vein recognition system. So, different from the previous systems, we integrate preprocessing and template protection into an integrated deep learning model. We propose an end-to-end cancelable finger vein network (CFVNet), which can be used to design an secure finger vein recognition system.It includes a plug-and-play BWR-ROIAlign unit, which consists of three sub-modules: Localization, Compression and Transformation. The localization module achieves automated localization of stable and unique finger vein ROI. The compression module losslessly removes spatial and channel redundancies. The transformation module uses the proposed BWR method to introduce unlinkability, irreversibility and revocability to the system. BWR-ROIAlign can directly plug into the model to introduce the above features for DCNN-based finger vein recognition systems. We perform extensive experiments on four public datasets to study the performance and cancelable biometric attributes of the CFVNet-based recognition system. The average accuracy, EERs and Dsys on the four datasets are 99.82%, 0.01% and 0.025, respectively, and achieves competitive performance compared with the state-of-the-arts.
- Abstract（参考訳）: フィンガー静脈認識技術は、高セキュリティ識別システムにおける主要なソリューションの1つとなっている。
しかし、情報漏洩の問題がまだ残っているため、ユーザーのプライバシーと匿名性が著しく損なわれ、大きなセキュリティリスクが生じる。
また、完全に統合された安全な指静脈認識システムについても検討する作業は行われていない。
そこで,従来のシステムとは違って,事前処理とテンプレート保護を統合型ディープラーニングモデルに統合する。
本稿では,セキュアな指静脈認識システムの設計に使用可能なエンドツーエンドの指静脈ネットワーク (CFVNet) を提案する。このネットワークには,3つのサブモジュールからなるBWR-ROIAlignユニットが組み込まれている。
局在モジュールは安定な指静脈ROIと一意な指静脈ROIの自動局在を実現する。
圧縮モジュールは、空間的およびチャネル的冗長性を損失なく除去する。
トランスフォーメーションモジュールは、提案したBWR法を用いて、システムに非リンク性、不可逆性、無効性を導入する。
BWR-ROIAlignは、DCNNベースの指静脈認識システムに上記の特徴を導入するために、モデルに直接プラグインすることができる。
CFVNetを用いた音声認識システムの性能と生体認証特性について,4つの公開データセットについて広範な実験を行った。
4つのデータセットの平均精度、EER、Dsysはそれぞれ99.82%、0.01%、0.025である。
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