Abstract-Biometric mallskydd är en av de viktigaste frågorna vid införandet av ett praktiskt biometriskt system. För att ta itu med detta problem har många algoritmer, som inte lagrar mallen i sin ursprungliga form, rapporterats under de senaste åren. De kan kategoriseras i två tillvägagångssätt, nämligen biometriskt kryptosystem och transformbaserat. De flesta algoritmer (om inte alla) i båda tillvägagångssätten erbjuder dock en avvägning mellan mallens säkerhet och matchningsprestanda. Dessutom anser vi att ingen enda mallskyddsmetod kan uppfylla säkerheten och prestandan samtidigt. I detta dokument föreslår vi en hybridstrategi som drar nytta av både det biometriska kryptosystemets tillvägagångssätt och det transformbaserade tillvägagångssättet. En trestegs hybridalgoritm är utformad och utvecklad baserat på slumpmässig projektion, discriminability-bevarande (DP) transform och fuzzy åtagande schema. Den föreslagna algoritmen ger inte bara god säkerhet, utan förbättrar också prestandan genom DP-transformeringen. Tre offentligt tillgängliga ansiktsdatabaser, nämligen FERET, CMU-PIE och FRGC, används för utvärdering. Säkerhetsstyrkan hos binära mallar som genereras från FERET, CMU-PIE och FRGC-databaser är 206,3, 203,5 respektive 347,3 bitar. Dessutom rapporteras icke-invertibilitetsanalys och diskussion om dataläckage av den föreslagna hybridalgoritmen. Experimentella resultat visar att den föreslagna hybridmetoden kan förbättra igenkänningsnoggrannheten med 4 %, 11 % och 15 % på FERET-, CMU-PIE- och FRGC-databaserna genom att använda Fisherface för att konstruera vektorn. En jämförelse med den nyligen utvecklade slumpmässiga multirymdsquantization biohating algoritmen rapporteras också.
I kombination med indragningsbara biometriska och modifierade fuzzy åtagande, Feng föreslog en hybrid ansikte mall skyddssystem REF.
A Hybrid Approach for Generating Secure and Discriminating Face Template
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}