基于相关不变随机滤波低秩近似的可撤销索引用于快速安全生物特征识别
计算机视觉与模式识别
2018-04-06 v1 密码学与安全
摘要
一种称为相关不变随机滤波（CIRF）的可撤销生物特征方案被认为是一种有前景的模板保护方案。该方案通过二维数论变换（NTT）和随机滤波将表示为图像的生特特征进行变换。CIRF具有完美保密性，因为变换后的特征不泄露关于原始特征的任何信息。然而，CIRF无法应用于大规模生物特征识别，因为匹配阶段的二维逆NTT需要很高的计算时间。此外，现有的生物特征索引方案不能与模板保护方案结合使用以加速生物特征识别，因为生物特征索引会泄露关于原始特征的某些信息。在本文中，我们提出了一种称为“可撤销索引”的新颖索引方案，以在不损失其安全特性的情况下加速CIRF。所提方案基于对生物特征图像进行低秩近似以及通过傅里叶域中低秩矩阵的最小生成树表示来快速计算CIRF。我们证明了变换后的索引不泄露关于原始索引和原始生物特征的信息（即完美保密性），并深入讨论了所提方案的安全性。我们还使用包含505名受试者六根手指的指静脉数据集证明了它显著减少了一对多匹配时间。
引用
@article{arxiv.1804.01670,
title = {Cancelable Indexing Based on Low-rank Approximation of Correlation-invariant Random Filtering for Fast and Secure Biometric Identification},
author = {Takao Murakami and Tetsushi Ohki and Yosuke Kaga and Masakazu Fujio and Kenta Takahashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01670},
year = {2018}
}
备注
Accepted to Pattern Recognition Letters (Special Issue on Robustness, Security and Regulation Aspects in Current Biometric Systems), 2018