用于掌纹模板保护且性能损失较小的复合定长有序特征
密码学与安全
2022-11-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
掌纹识别因其相较于指纹等其他生物特征模态的优势而日益普及，其优势在于面积更大、信息更丰富且能远距离工作。然而，掌纹隐私与安全（尤其是掌纹模板保护）问题仍未得到充分研究。在极少数研究工作中，大多数仅使用掌纹的方向和朝向特征并进行变换处理，导致保护和识别性能不尽人意。因此，本文提出一种面向掌纹模板保护的算子，该算子通过融合点特征和朝向特征，具有定长且本质有序的特性。首先，基于MFRAT更精确地提取双朝向。然后，提取SURF关键点并将其转换为定长有序特征。最后，使用IOM不可逆变换对融合了双朝向和SURF点的复合特征进行变换，生成可撤销的掌纹模板。实验表明，在PolyU和CASIA数据库上，经不可逆变换后的等错误率分别为0.17%和0.19%，绝对精度损失分别为0.08%和0.07%，证明了我们方法的优势。
引用
@article{arxiv.2211.04884,
title = {Composite Fixed-Length Ordered Features for Palmprint Template Protection with Diminished Performance Loss},
author = {Weiqiang Zhao and Heng Zhao and Zhicheng Cao and Liaojun Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04884},
year = {2022}
}