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J-GLOBAL ID：202202290476778968   整理番号：22A0482622

適応グラフベース消去可能マルチバイオメトリックスアプローチの設計と解析【JST・京大機械翻訳】

Design and Analysis of Adaptive Graph-Based Cancelable Multi-Biometrics Approach

著者 (4件)： Walia Gurjit Singh (Defense Research and Development Organization, SAG, New Delhi, India) ,  Aggarwal Kartik (Netaji Subhas Institute of Technology, Dwarka, Delhi, India) ,  Singh Kuldeep (Department of Electronics and Communication Engineering, Malaviya National Institute of Technology, Jaipur, India) ,  Singh Kunwar (Netaji Subhas Institute of Technology, Dwarka, Delhi, India)
資料名： IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing  (IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing)
巻： 19  号： 1  ページ： 54-66  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1410A  ISSN： 1545-5971  CODEN： ITDSCM  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： マルチモーダルバイオメトリックシステムは,従来の単峰システムよりも有望な利点を提供し,多数の応用に対して多様に採用されている。しかし,データプライバシーとアイデンティティーフットの問題は,これらのシステムの広範な使用で現れる。これらの問題に取り組むために,リアルタイム深層特徴統一(DFU)に基づくマルチモーダルキャンセルブルバイオメトリックシステムを提案した。このために,鍵ベースの一般的特徴抽出を導入して,可燃性と次元縮小を達成した。鍵深い特徴のランダム投影を通して,Query Deep特徴に非可逆性を得た。提案した適応グラフベース融合プロセスは,複数のモダリティの相補的情報を抽出するだけでなく,マルチモーダル統一テンプレートを生成する。正規化と最適グラフの交差拡散は,動的環境に対する非リンク性とロバスト性を確実にする。提案したバイオメトリックシステムをベンチマークデータセット上で評価し,最先端の方法に対して有望な性能を示した。提案方法によって達成された平均DIとEERは,それぞれ10.35と0.12である。さらに,敵対攻撃に対するロバスト性を示した。Copyright 2022 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： 特徴抽出 ,  可燃性 ,  *多モード ,  深層 ,  不可逆性 ,  次元縮小 ,  正規化 ,  ロバスト性 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： モダリティ ,  動的環境 ,  データプライバシー ,  バイオメトリックシステム , 【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 (5件)： 適応 ,  グラフ ,  消去 ,  設計 ,  解析