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J-GLOBAL ID：201802254056969620   整理番号：18A0586917

深い学習に基づくマルチバイオメトリックセキュリティ・システム【Powered by NICT】

Multibiometric secure system based on deep learning

著者 (3件)： Talreja Veeru (West Virginia University, Morgantown, USA) ,  Valenti Matthew C. (West Virginia University, Morgantown, USA) ,  Nasrabadi Nasser M. (West Virginia University, Morgantown, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 298-302  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,深いニューラルネットワークと誤り訂正符号化を用いた安全なマルチバイオメトリックシステムを提案した。は,各ユーザの多重バイオメトリクスから安全なマルチバイオメトリックテンプレートを生成するために特徴レベル融合フレームワークを提案した。二融合アーキテクチャ,完全に結合したアーキテクチャと双線形構造,は,ロバストなマルチバイオメトリック共有表現を開発した。共有表現は,各ユーザのための信頼性の高い識別特徴の異なったセットの選択を含む取消可能バイオメトリックテンプレートを発生させた。取消可能テンプレートはバイナリーベクターであり,最も近い符号語を見出すのに適切な誤り訂正復号器を通過する,この符号語は最終安全なテンプレートを生成するhashedである。,最新のマッチング性能,cancelabilityとセキュリティを達成する提案した方法の有効性は,マルチモーダルデータベースを用いて示している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セキュリティ ,  マッチング ,  計算機アーキテクチャ ,  ニューラルネットワーク ,  安全性 ,  多重化 ,  バイオメトリクス ,  信頼性 ,  線形構造 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 符号語 ,  誤り訂正符号化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (1件)： 学習