CBRW：一种基于随机游走的可撤销生物特征模板生成新方法
计算机视觉与模式识别
2024-04-26 v1
摘要
可撤销生物特征识别是一个极具挑战性的研究领域，其通过将原始生物特征转换至另一不可逆域来确保原始生物特征图像的安全性。文献中已提出多种生成可撤销生物特征模板的方法。本文提出了两种基于随机游走的、新颖且简单的可撤销生物特征模板生成方法（CBRW）。通过采用所提出的两种算法（即 CBRW-BitXOR 和 CBRW-BitCMP）中的随机游走及其他步骤，将原始生物特征转换为可撤销模板。将所提方法的性能与其他 SOTA 方法进行了比较。实验在八个公开可用的灰度与彩色数据集上进行，即 CP（耳朵）（灰度与彩色）、UTIRIS（虹膜）（灰度与彩色）、ORL（人脸）（灰度）、IIT Delhi（虹膜）（灰度与彩色）以及 AR（人脸）（彩色）。生成模板的性能通过相关系数（Cr）、均方根误差（RMSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、平均绝对误差（MAE）、像素变化率（NPCR）以及统一平均改变强度（UACI）进行度量。实验结果证明，所提方法在定性与定量分析上均优于其他 SOTA 方法。此外，CBRW 在灰度与彩色图像上均表现良好。
引用
@article{arxiv.2404.16739,
title = {CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on},
author = {Nitin Kumar and Manisha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.16739},
year = {2024}
}