Sammanfattning av denna webbsida: Finger-vein-igenkänning, en ny och avancerad biometrisk igenkänningsmetod, drar till sig forskares uppmärksamhet på grund av dess fördelar som hög igenkänningsförmåga och mindre sannolikhet för stöld och felaktigheter på grund av huddefekter. Emellertid, som rapporterats av tidigare forskare, är det möjligt att attackera ett finger-vein igenkänningssystem genom att använda presentationsattack (falska) finger-vein bilder. Som ett resultat, spoof detektion, namngiven som presentation attack detektion (PAD), är nödvändigt i sådana igenkänningssystem. Tidigare försök att etablera PAD metoder främst fokuserad på att designa funktionsextraktorer för hand (hantverkad funktionsextraktor) baserat på observationer av forskarna om skillnaden mellan verkliga (levande) och presentation attack finger-vein bilder. Detektionsprestandan var därför begränsad. På senare tid har ramverket för djupinlärning framgångsrikt tillämpats i datorseendet och levererat överlägsna resultat jämfört med traditionella handgjorda metoder i olika datorvisionstillämpningar som bildbaserad ansiktsigenkänning, genusigenkänning och bildklassificering. I detta dokument föreslår vi en PAD-metod för nära-infraröda (NIR) kamerabaserade finger-vein igenkänningssystem med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att förbättra detektionsförmågan hos tidigare handgjorda metoder. Med hjälp av CNN-metoden kan vi härleda en mer lämplig funktionsutsugare för PAD än de andra handgjorda metoderna med hjälp av ett utbildningsförfarande. Vi bearbetar vidare de extraherade bildfunktionerna för att förbättra presentationsattacken finger-vein bilddetektering förmåga CNN-metoden med hjälp av huvudsaklig komponentanalys metod (PCA) för dimensionalitet minskning av funktionsutrymme och stöd vektor maskin (SVM) för klassificering. Genom omfattande experimentella resultat bekräftar vi att vår föreslagna metod är tillräcklig för presentationsattack finger-vein bilddetektering och att den kan leverera överlägsna detektionsresultat jämfört med CNN-baserade metoder och andra tidigare handgjorda metoder.
Nguyen m.fl. REF utvecklade en PAD-metod för finger-vein-igenkänningssystem baserad på avskiljning från en nära-infraröd (NIR) kamera.
Spoof Detection for Finger-Vein Recognition System Using NIR Camera
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}