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J-GLOBAL ID：202002267899256359   整理番号：20A0963315

3D形状と拡散反射率分解を用いた指静脈提示攻撃の検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting Finger-Vein Presentation Attacks Using 3D Shape & Diffuse Reflectance Decomposition

著者 (5件)： Singh Jag Mohan (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU) ,  Venkatesh Sushma (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU) ,  Raja Kiran B. (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU) ,  Ramachandra Raghavendra (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU) ,  Busch Christoph (Norwegian Biometrics Laboratory, NTNU)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SITIS  ページ： 8-14  発行年： 2019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： 高いバイオメトリック性能にもかかわらず,指静脈認識システムは,提示攻撃(aka,攻撃)に対して脆弱である。本論文では,指の三次元形状(正常マップ)と材料特性(拡散マップ)を利用した指静脈生体計測システムにおける提示攻撃を検出するための新しいロバストな手法を提案した。元の指静脈画像と比較して強化されたテクスチャ差を示す正常マップと拡散マップを観察し,特に照明強度の変化の存在下で,それらの両者に対するテクスチャ特徴記述子を独立に用いることを提案した。次に,特徴を用いて,正規マップと拡散マップから独立に計算された特徴に対して,サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて分離超平面を計算した。正規マップと拡散マップのための各分類器からのスコアを与えて,著者らは,そのような提示攻撃の検出をよりロバストにするために,総和ルールベースのスコアレベル融合を提案した。この目的のために,著者らは,3つの組み込まれた照明を持つカスタム捕獲装置を用いて得られた指静脈画像の新しいデータベースを構築し,提案したアプローチの適用性を検証した。新しく収集されたデータベースは936の画像から成り,それは468の骨のfide画像と468のアーチファクト画像に対応する。著者らは,指静脈画像に直接適用された古典的テクスチャ特徴記述子を用いて,それをベンチマーキングすることによって,提案したアプローチの優位性を確立した。提案した手法は,従来の方法と比較して,Attack Presentation分類誤り率(APCER)とBona fide Presentation分類誤り率(BPCER)を0%に提供することにより,古典的手法より優れている。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： 生体計測 ,  データベース ,  照明 ,  適応性 ,  誤り率 ,  *ロバスト性 ,  アーチファクト ,  ルールベース ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  *三次元形状 ,  脆弱性 ,  *指静脈 ,  特徴記述子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D形状 ,  拡散反射率 ,  分解 ,  指静脈 ,  攻撃