CFVNet：面向识别的端到端可取消指纹静脉网络
计算机视觉与模式识别
2024-09-24 v1
摘要
指纹静脉识别技术已成为高安全性识别系统的主要解决方案之一。然而，它仍存在信息泄露问题，这严重危害用户隐私和匿名性，并带来重大安全风险。此外，目前没有工作考虑构建一个完全集成的安全指纹静脉识别系统。不同于以往系统，本文将预处理和模板保护集成到一个集成的深度学习模型中。我们提出了一个用于设计安全指纹静脉识别系统的端到端可取消指纹静脉网络(CFVNet)，其包括一个即插即用BWR-ROIAlign单元，包含三个子模块：Localization、Compression和Transformation。Localization模块实现对稳定和唯一指纹静脉ROI的自动定位。Compression模块无损地消除空间和通道冗余。Transformation模块使用提出的BWR方法引入系统的不可链接性、不可逆性和可撤销性。BWR-ROIAlign可以直接插接到模型中，为基于DCNN的指纹静脉识别系统引入上述特征。我们在四个公开数据集上进行了广泛实验，以研究CFVNet基于识别系统的性能和可取消生物特征属性。该系统在四个数据集上的平均准确率、EER和Dsys分别为99.82%、0.01%和0.025，与最先进的技术相当。
引用
@article{arxiv.2409.14774,
title = {CFVNet: An End-to-End Cancelable Finger Vein Network for Recognition},
author = {Yifan Wang and Jie Gui and Yuan Yan Tang and James Tin-Yau Kwok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14774},
year = {2024}
}