DeepTeeth：一种基于牙齿照片的移动与手持设备人体认证系统
计算机视觉与模式识别
2021-07-29 v1 机器学习
摘要
本文提出牙齿照片（teeth-photo）作为一种用于移动与手持设备上人体认证的新生物特征模态。生物特征样本借助带有特定标记以注册牙齿区域的移动应用，通过移动设备所搭载的摄像头采集。随后利用标记提取感兴趣区域（RoI），并采用限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）增强所得样本以获得更佳视觉清晰度。我们提出一种深度学习架构与新颖正则化方案，以为小尺寸 RoI 获取高判别性嵌入。所提出的自定义损失函数能够对尺寸为 的微小 RoI 实现完美分类。该模型为端到端且少样本（few-shot），因此在时间与能耗需求上非常高效。该系统可用于多种方式，包括设备解锁与安全认证。据我们所知，这是首个关于移动设备基于牙齿照片认证的工作。实验在我们应用采集的室内牙齿照片数据库上进行，该数据库已公开。结果表明所提系统具有完美准确率。
引用
@article{arxiv.2107.13217,
title = {DeepTeeth: A Teeth-photo Based Human Authentication System for Mobile and Hand-held Devices},
author = {Geetika Arora and Rohit K Bharadwaj and Kamlesh Tiwari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13217},
year = {2021}
}