Ett inställbart biometriskt system som kallas slumpmässig korrelationsinvariantfiltrering (CIRF) kallas ett lovande mallskyddssystem. Detta system omvandlar en biometrisk egenskap som representeras som en bild via 2D-talets teoretiska transform (NTT) och slumpmässig filtrering. CIRF har perfekt sekretess i det att den förändrade funktionen läcker ingen information om den ursprungliga funktionen. CIRF kan dock inte tillämpas på storskalig biometrisk identifiering, eftersom 2D invers NTT i matchningsfasen kräver hög beräkningstid. Dessutom kan befintliga biometriska indexeringssystem inte användas tillsammans med mallskyddssystem för att påskynda biometrisk identifiering, eftersom ett biometriskt index läcker ut viss information om den ursprungliga egenskapen. I detta dokument föreslår vi ett nytt indexeringssystem som kallas "accelerabel indexering" för att påskynda CIRF utan att förlora sina säkerhetsegenskaper. Det föreslagna systemet bygger på snabb beräkning av CIRF genom låggradig approximering av biometriska bilder och genom en minsta spännande trädrepresentation av lågrankade matriser inom Fourier-domänen. Vi bevisar att det omvandlade indexet inte läcker någon information om det ursprungliga indexet och det ursprungliga biometriska särdraget (dvs perfekt sekretess), och grundligt diskutera säkerheten i det föreslagna systemet. Vi visar också att det avsevärt minskar den en-till-många matchningstiden med hjälp av en finger-vein dataset som innehåller sex fingrar från 505 personer. Nyckelord: Avbrytbara biometriska kännetecken, biometrisk identifiering, slumpmässig korrelationsfiltrering, indexering, låggradig approximation, minsta spännträd.
En nyligen genomförd studie REF föreslog ett inställt indexeringsschema baserat på matrisfaktorisering för fingeravbildningar.
Cancelable Indexing Based on Low-rank Approximation of Correlation-invariant Random Filtering for Fast and Secure Biometric Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}