面向深度模板的可撤销生物特征基准测试
计算机视觉与模式识别
2023-02-28 v1 密码学与安全
摘要
本文对不同生物特征上的若干可撤销生物特征（CB）方案进行基准测试。我们考虑 BioHashing、多层感知机（MLP）哈希、布隆过滤器，以及两种基于最大索引（IoM）哈希的方案（即 IoM-URP 与 IoM-GRP）。除前述 CB 方案外，我们引入一种基于用户特定随机变换后二值化的 CB 方案作为基线。我们在从人脸、语音、指静脉和虹膜等不同生理与行为生物特征提取的基于深度学习的模板上，评估这些 CB 方案的可去链接性、不可逆性与识别性能（此为 ISO/IEC 24745 标准所要求的准则）。此外，我们提供了所有实验的开源实现以促进结果的可复现性。
引用
@article{arxiv.2302.13286,
title = {Benchmarking of Cancelable Biometrics for Deep Templates},
author = {Hatef Otroshi Shahreza and Pietro Melzi and Dailé Osorio-Roig and Christian Rathgeb and Christoph Busch and Sébastien Marcel and Ruben Tolosana and Ruben Vera-Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13286},
year = {2023}
}