深度学习在生物特征模板保护领域的综述
计算机视觉与模式识别
2023-03-07 v1
摘要
如今，深度学习代表了最流行且最成功的机器学习形式。深度学习已彻底变革模式识别领域，包括生物特征识别。已证明采用深度学习的生物特征系统可达到优异的识别准确率，超越人类表现。除在生物特征性能方面的上述突破性进展外，据报告深度学习的应用还影响了生物特征的不同协变量，如算法公平性、对攻击的脆弱性或模板保护。生物特征模板保护技术旨在实现安全且保护隐私的生物特征部署。近来，深度学习技术已频繁应用于生物特征模板保护系统以达成多种目的。本工作概述深度学习进展如何影响生物特征模板保护领域。阐明了生物特征模板保护中改善的生物特征性能率与安全性的相互关联。进一步讨论了利用深度学习获取适用于生物特征模板保护的特征表示。调研了应用深度学习实现生物特征模板保护各项目标的新方法，以及基于深度学习的攻击。
引用
@article{arxiv.2303.02715,
title = {Deep Learning in the Field of Biometric Template Protection: An Overview},
author = {Christian Rathgeb and Jascha Kolberg and Andreas Uhl and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02715},
year = {2023}
}