可撤销生物特征中随机投影的分析
计算机视觉与模式识别
2015-05-22 v3 机器学习
机器学习
摘要
随着对安全性的日益关注，对利用\emph{可撤销生物特征}(cancelable biometric)技术的高度安全的基于物理生物特征的身份认证系统的需求正在上升。由于可撤销模板生成问题涉及模板安全性与匹配性能之间的权衡，许多在生成高质量可撤销生物特征方面取得成功的最先进算法都将随机投影作为其早期处理步骤之一。因此，本文对为什么随机投影是可撤销生物特征中的关键步骤进行了形式化分析。通过形式化定义数据集的\textit{独立子空间结构}(Independent Subspace Structure)概念，可以证明随机投影能够保持由独立线性子空间并集生成的数据向量的子空间结构。本文还推导了使此性质成立所需的最少随机向量数量的界限，并表明该界限与数据样本数量呈对数关系，这不仅适用于独立子空间，也适用于不相交子空间设置。所提出的理论分析得到了真实世界人脸识别数据集上实验结果的详细支持。
引用
@article{arxiv.1401.4489,
title = {An Analysis of Random Projections in Cancelable Biometrics},
author = {Devansh Arpit and Ifeoma Nwogu and Gaurav Srivastava and Venu Govindaraju},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.4489},
year = {2015}
}