FH-SSTNet：基于前额皱纹的时空网络用户验证
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v1
摘要
利用非接触式特征 (如前额纹理) 的生物特征认证在身份验证和访问管理中变得越来越重要。所提出的方法基于学习 3D 时空卷积以创建前额纹理的详细图像。我们引入了一种名为前额时空网络 (FH-SSTNet) 的新型 CNN 模型，该模型利用具有三元组损失的 3D CNN 架构来捕获区分性特征。我们在网络头部使用 Arcloss 增强了模型的判别能力。在包含 247 个独立受试者的前额皱纹版本 1 (FH-V1) 数据集上的实验表明，与现有方法和预训练 CNN (如 ResNet50) 相比，FH-SSTNet 表现出更优的性能，特别是在基于前额的用户验证方面。结果证明了 FH-SSTNet 在基于前额的用户验证中的优越性能，证实了其在身份认证中的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.16202,
title = {FH-SSTNet: Forehead Creases based User Verification using Spatio-Spatial Temporal Network},
author = {Geetanjali Sharma and Gaurav Jaswal and Aditya Nigam and Raghavendra Ramachandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16202},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 5 Figure, IWBF conference