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J-GLOBAL ID：201902231057841046   整理番号：19A2832793

クラウドデータベースにおける双暗号認証のための類似距離測度関数の比較分析【JST・京大機械翻訳】

A comparative analysis of similarity distance measure functions for biocryptic authentication in cloud databases

著者 (2件)： Ramya R. (Department of Computer Science and Engineering, Sathyabama University, Chennai, India) ,  Sasikala T. (JEPPIAAR SRR Engineering College, Chennai, India)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 22  号： Supplement 5  ページ： 12147-12155  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バイオメトリック認識は,指紋,虹彩,音声などの人間の生物学的特徴の助けを借りて個人を識別する。クラウドデータベースに保存された生体計測画像間の類似性の推定は,その本質によりより近い注意を必要とする。プライバシーの懸念を改善するために,提案したシステムは,秘密鍵による特徴抽出データハッシングにより,バイオメトリックデータを暗号化する。詳細特徴抽出手順は,検出データからエッジ検出特徴を適切に除去する。生成された鍵はクラウドデータベースに保存されている。本研究は,保存されたテンプレート鍵を質問鍵とマッチングするために用いられる様々な距離類似性測度関数の比較に焦点を合わせた。多くの既存の類似性距離測度と比較することにより,Minkowski距離法は精度,想起およびFスコアに関してより良く機能することが分かった。本研究はバイオメトリック特性として指紋を含むので,偽マッチング率,偽非整合率,偽陽性同定率,偽陰性同定率,精度,想起,Fスコアを用いて性能を測定した。実装はMATLABで行った。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  生体計測 ,  暗号 ,  特徴抽出 ,  指紋 ,  マッチング ,  類似性 ,  *認証 ,  虹彩 ,  プライバシー ,  ハッシング ,  エッジ検出 ,  *データベース ,  暗号鍵
準シソーラス用語： *距離測度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドデータベース ,  類似距離測度 ,  Minkowski距離法 ,  ハッシング技術

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラウド ,  データベース ,  暗号 ,  認証 ,  類似 ,  距離測度 ,  関数 ,  比較分析