論文の概要: AuthFormer: Adaptive Multimodal biometric authentication transformer for middle-aged and elderly people

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05395v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 08:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:30.271143
• Title: AuthFormer: Adaptive Multimodal biometric authentication transformer for middle-aged and elderly people
• Title（参考訳）: AuthFormer:中高年者向け適応型マルチモーダル生体認証変換器
• Authors: Yang rui, Meng ling-tao, Zhang qiu-yu,
• Abstract要約: 本稿では,高齢者を対象とした適応型マルチモーダルバイオメトリック認証モデルAuthFormerを提案する。 AuthFormerは、高齢者の生体データを含むLUTBIOマルチモーダルバイオメトリックデータベースでトレーニングされている。 AuthFormerの精度は99.73%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1053373860696675
• License:
• Abstract: Multimodal biometric authentication methods address the limitations of unimodal biometric technologies in security, robustness, and user adaptability. However, most existing methods depend on fixed combinations and numbers of biometric modalities, which restricts flexibility and adaptability in real-world applications. To overcome these challenges, we propose an adaptive multimodal biometric authentication model, AuthFormer, tailored for elderly users. AuthFormer is trained on the LUTBIO multimodal biometric database, containing biometric data from elderly individuals. By incorporating a cross-attention mechanism and a Gated Residual Network (GRN), the model improves adaptability to physiological variations in elderly users. Experiments show that AuthFormer achieves an accuracy of 99.73%. Additionally, its encoder requires only two layers to perform optimally, reducing complexity compared to traditional Transformer-based models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルバイオメトリック認証法は, セキュリティ, 堅牢性, ユーザ適応性の両面的な生体認証技術の限界に対処する。 しかし、既存のほとんどの手法は、実世界のアプリケーションにおける柔軟性と適応性を制限する、固定された組み合わせと生体量モーダルティの数字に依存している。 これらの課題を克服するために,高齢者に適した適応型マルチモーダルバイオメトリック認証モデルAuthFormerを提案する。 AuthFormerは、高齢者の生体データを含むLUTBIOマルチモーダルバイオメトリックデータベースでトレーニングされている。 クロスアテンション機構とGated Residual Network(GRN)を組み込むことで,高齢者の生理的変動への適応性を向上させる。 AuthFormerの精度は99.73%である。 さらに、エンコーダは2つの層だけで最適に動作し、従来のTransformerベースのモデルと比較して複雑さを低減します。

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