深度 CNN 人脸匹配器内在支持可撤销生物识别模板
计算机视觉与模式识别
2025-06-24 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
生物识别身份验证的一个常见批评是，如果生物特征被窃取，个体就没有补救措施。可撤销生物特征的概念旨在解决这一问题。如果生物特征模板被窃取，生物识别方案是可撤销的，即个体可以撤销当前的注册，使被窃取的生物特征模板失效，随后可以使用新的模板重新注册，具有类似的识别能力。我们表明，现代深度 CNN 人脸匹配器天然地支持一种稳健的可撤销生物特征方案。对于给定的 state-of-the-art 深度 CNN 主干网络和训练集，可能生成大量不同的面脸匹配器模型，这些模型具有（1）相当的识别能力，和（2）高度不兼容的生物特征模板。相当的识别能力扩展到能够生成 impostor 和 genuine 分布在相似度维度上具有相同的形状和位置，这意味着模型可以共享用于 1/10000 假阳性匹配率的相似阈值。来自不同模型实例的生物特征模板高度不兼容，其跨实例相似度得分通常低于相同实例中不同人图像的相似度得分。也就是说，被撤销的窃取生物特征模板在尝试匹配重新注册的身份时价值较低，低于平均的冒充模板。我们还探讨了使用基于 Vision Transformer（ViT）主干网络的人脸匹配器在本工作中提出的可撤销生物特征系统中的可行性，并表明其不太适合于典型的 ResNet 基础的深度 CNN 主干网络。
引用
@article{arxiv.2506.18731,
title = {Deep CNN Face Matchers Inherently Support Revocable Biometric Templates},
author = {Aman Bhatta and Michael C. King and Kevin W. Bowyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18731},
year = {2025}
}