論文の概要: Improving fingerprint presentation attack detection by an approach integrated into the personal verification stage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11066v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 11:01:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:48.480189
• Title: Improving fingerprint presentation attack detection by an approach integrated into the personal verification stage
• Title（参考訳）: 個人認証段階に統合されたアプローチによる指紋提示攻撃検出の改善
• Authors: Marco Micheletto, Giulia Orrù, Luca Ghiani, Gian Luca Marcialis,
• Abstract要約: プレゼンテーション攻撃検出(PAD)システムは通常、指紋認証システムとは独立して設計される。 これは、PADがそのようなユーザのために特別に設計されるべきであるという意味ではない。 本稿では,基本PADにCloseness Binary Code (CC)モジュールと呼ばれる革新的なアドオンモジュールを装備することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6498648388765513
• License:
• Abstract: Presentation Attack Detection (PAD) systems are usually designed independently of the fingerprint verification system. While this can be acceptable for use cases where specific user templates are not predetermined, it represents a missed opportunity to enhance security in scenarios where integrating PAD with the fingerprint verification system could significantly leverage users' templates, which are the real target of a potential presentation attack. This does not mean that a PAD should be specifically designed for such users; that would imply the availability of many enrolled users' PAI and, consequently, complexity, time, and cost increase. On the contrary, we propose to equip a basic PAD, designed according to the state of the art, with an innovative add-on module called the Closeness Binary Code (CC) module. The term "closeness" refers to a peculiar property of the bona fide-related features: in an Euclidean feature space, genuine fingerprints tend to cluster in a specific pattern. First, samples from the same finger are close to each other, then samples from other fingers of the same user and finally, samples from fingers of other users. This property is statistically verified in our previous publication, and further confirmed in this paper. It is independent of the user population and the feature set class, which can be handcrafted or deep network-based (embeddings). Therefore, the add-on can be designed without the need for the targeted user samples; moreover, it exploits her/his samples' "closeness" property during the verification stage. Extensive experiments on benchmark datasets and state-of-the-art PAD methods confirm the benefits of the proposed add-on, which can be easily coupled with the main PAD module integrated into the fingerprint verification system.
• Abstract（参考訳）: プレゼンテーション攻撃検出(PAD)システムは通常、指紋認証システムとは独立して設計される。 これは、特定のユーザテンプレートが規定されていないユースケースでは受け入れられるが、指紋認証システムとPADを統合することで、潜在的なプレゼンテーション攻撃の真のターゲットであるユーザのテンプレートを著しく活用するシナリオにおいて、セキュリティを強化する機会が欠落していることを示している。 これは、PADがそのようなユーザのために特別に設計されるべきであるという意味ではなく、多くの登録されたユーザのPAIが利用可能になり、結果として複雑さ、時間、コストが増大することを意味している。 それとは対照的に,我々は最先端技術に基づいて設計された基本PADに,Closeness Binary Code (CC)モジュールと呼ばれる革新的なアドオンモジュールを装備することを提案する。 クローズネス」(closeness)という用語は、ボナ・フィデに関連する特徴の特異な性質を指し、ユークリッドの特徴空間では、本物の指紋は特定のパターンに集まる傾向がある。 まず、同じ指のサンプルが互いに近く、次に同じユーザーの他の指のサンプル、そして最後に他のユーザーの指のサンプルです。 この性質は前回の論文で統計的に検証され、さらに本論文で確認される。 ユーザ人口と機能セットクラスとは独立しており、手作りやディープネットワークベース(埋め込み)が可能である。 そのため、ターゲットとするユーザサンプルを必要とせずにアドオンを設計することができる。 指紋認証システムに組み込まれた主PADモジュールと簡単に結合可能なベンチマークデータセットと最先端のPAD手法の広範な実験により、提案したアドオンの利点が確認できる。

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