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J-GLOBAL ID:202202218752240174   整理番号:22A0324315

深い顔のファジィボールト:実装と性能【JST・京大機械翻訳】

Deep face fuzzy vault: Implementation and performance
著者 (8件):
資料名:
巻: 113  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0995A  ISSN: 0167-4048  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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計量技術,特に顔認識は,世界中のアイデンティティ管理システムの必須部分になった。バイオメトリックの配置において,ユーザのプライバシーを保護するために,バイオメトリック情報の安全な保管が必要である。この文脈において,バイオメトリック暗号システムを設計して,バイオメトリック情報保護の鍵要求を満たして,プライバシー保護記憶とバイオメトリックデータ,例えば顔画像から抽出した特徴ベクトルの比較を可能にした。これまで,バイオメトリック暗号システムは,深い畳み込みニューラルネットワークを利用する最先端のバイオメトリック認識システムにほとんど適用されていない。本研究では,よく知られたバイオメトリック暗号システム,すなわち,深畳み込みニューラルネットワークを通して抽出された顔特徴ベクトルに対する改良ファジィバット方式の適用を検討した。この目的のために,整数値特徴集合に固定長実数値深層特徴ベクトルを写像する特徴変換法を導入した。前述の特徴変換の一部として,異なる特徴量子化と二値化技術の詳細な解析を行った。鍵結合において,得られた特徴集合を,リンク不能な改良ファジィバットにロックした。鍵検索のために,種々の多項式再構成技術の効率性を研究した。提案した特徴変換法とテンプレート保護スキームは,バイオメトリック特性の診断であり,従って,深いニューラルネットワークによって計算された任意のバイオメトリック特徴に適用できる。実験では,付加角度マージン損失(ArcFace)で訓練された最先端の深い畳み込みニューラルネットワークで抽出された特徴を用いて,リンク不能な改良深顔ファジィボールベースのテンプレート保護方式を構築した。最良の構成では,誤マッチ率0.01%で1%以下の偽非マッチレートが,FERETとFRGCv2顔データベースのクロスデータベース実験で達成される。平均して,約28ビットまでのセキュリティレベルを得た。本研究では,顔からのディジタル鍵導出だけでなく,顔参照データのプライバシー保護を提供する効果的な顔ベースファジィボール方式を提示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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