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J-GLOBAL ID：202002266558093420   整理番号：20A2443577

指紋ライブネス検出による指紋マッチングのスコアレベル融合【JST・京大機械翻訳】

A Score-Level Fusion of Fingerprint Matching With Fingerprint Liveness Detection

著者 (6件)： Zhang Yongliang (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Gao Chenhao (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Pan Shengyi (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Li Zhiwei (Hangzhou Jinglianwen Technology Comapny Ltd., Hangzhou, China) ,  Xu Yuanyang (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Qiu Haoze (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 183391-183400  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 指紋ベースの認識は,異なるドメインで広く展開されている。しかし,従来の指紋認識システムは,提示攻撃に対して脆弱であり,それは,センサーを削除するために指紋の人工レプリカを利用する。このようなシナリオでは,Fingerprint Liveness検出(FLD)が実際の指紋の実際の存在を確実にするのに必要である。本論文では,ライブネス検出と融合した指紋マッチング法を提案した。第1に,2つの指紋画像間の類似性を,中心ミニチュアへの最も近いミニチュアがオクタントの各セクターから見つかる,Octantal Neatest-Neighborフード構造(ONNS)に基づいて計算した。第2に,指紋画像のFLDスコアは,修正残差ネットワーク(Slim-ResCNN)を使用することによって得た。最後に,スコアレベル融合を,スコア特徴ベクトルとして相互作用特性と多項式特徴を生成することによって,指紋マッチングとFLDの結果に関して実行した。指紋画像が真のライブ指紋であるかどうか,またはスプーフ攻撃(インポスターライブと偽指紋を含む)を分類するために,スコア特徴ベクトルをロジスティック回帰(LR)分類器を用いて処理した。提案方法は,Fingerprint Liveness検出競争2019において,全精度96.88%で最初の場所を勝って,それは,それが効果的に指紋認識システムを保護することができることを示す。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  多項式 ,  ネットワーク ,  残差 ,  指紋認識 ,  *指紋 ,  センサ ,  類似性
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  特徴ベクトル ,  脆弱性 ,  指紋画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 指紋 ,  マッチング ,  スコア ,  融合