I detta dokument föreslår vi ett säkert multibiometriskt system som använder djupa neurala nätverk och felkorrigering kodning. Vi presenterar ett fusionsramverk på funktionsnivå för att generera en säker multibiometrisk mall från varje användares flera biometriska kännetecken. Två fusionsarkitekturer, fullt ansluten arkitektur och bilinjär arkitektur, implementeras för att utveckla en robust multibiometrisk delad representation. Den delade representationen används för att generera en inställbar biometrisk mall som innebär val av olika uppsättning av tillförlitliga och diskriminerande funktioner för varje användare. Denna avbrytbara mall är en binär vektor och skickas genom en lämplig felkorrigerande dekoder för att hitta ett närmast kodord och detta kodord är hashed för att generera den slutliga säkra mallen. Effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet visas med hjälp av en multimodal databas där vi uppnår toppmodern matchningsprestanda, tillsammans med inställbarhet och säkerhet.
Ett säkert system för multibiometriska data har föreslagits i REF som använder djupa neurala nätverk och felkorrigering kodning.
Multibiometric secure system based on deep learning
{'venue': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}