FH-SSTNet: Ein auf Stirnfalten basierendes Benutzerverifizierungssystem unter Verwendung eines räumlich-zeitlichen Netzwerks

מושגי ליבה

Das vorgeschlagene FH-SSTNet-Modell nutzt eine 3D-CNN-Architektur mit Triplet-Loss, um unterscheidende Merkmale aus Stirnfaltenmustern zu extrahieren und die Diskriminierungsfähigkeit des Modells durch Arcloss zu verbessern, um eine effektive Benutzerverifizierung zu ermöglichen.

תקציר

Die Studie präsentiert ein innovatives tiefes Lernmodell namens FH-SSTNet, das 3D-Spatio-Spatial-Temporal-Konvolution verwendet, um detaillierte Darstellungen von Stirnbildern zu erstellen. Durch das Einbeziehen einer zeitlichen Dimension über das sequenzielle Stapeln von Patches kann das Modell die Entwicklung von Merkmalen über die Zeit hinweg beobachten. Dies ermöglicht die Extraktion von spatio-spatial-temporalen Merkmalen, mit denen das Modell sowohl statische räumliche Beziehungen als auch deren dynamische Veränderungen über die Zeit hinweg erfassen kann.
Das FH-SST-Netzwerk, eine neuartige CNN-basierte Architektur, integriert Triplet-Loss, um diskriminative Informationen zu erkennen. Darüber hinaus nutzt der Kopf des Netzwerks Arcloss, um die diskriminierenden Eigenschaften unserer stirnfaltenbasierten Verifizierungsmethode weiter zu verbessern. Umfangreiche Experimente auf dem FH-V1-Datensatz, der 247 Probanden über zwei Sitzungen umfasste, zeigten deutlich die überlegene Leistung unseres FH-SSTNet. Wir erreichten eine Gleichfehlerrate (EER) von 1,77 % auf dem Stirnfalten-Datensatz FH-V1 mit einer Falscherkennungsrate (FMR) von 0,1 % und 0,01 % von 96,58 bzw. 91,77 %.

סטטיסטיקה

Die Verwendung von Stirnfalten als biometrisches Merkmal ist relativ neu in der Biometrie-Forschung.
Der FH-V1-Datensatz umfasst 247 eindeutige Probanden, die insgesamt 4.964 Bildproben über zwei Sitzungen hinweg aufweisen.
Das vorgeschlagene FH-SSTNet-Modell erzielte eine Gleichfehlerrate (EER) von 1,77 % auf dem FH-V1-Datensatz, mit einer Falscherkennungsrate (FMR) von 0,1 % und 0,01 % von 96,58 bzw. 91,77 %.

ציטוטים

"Biometrische Merkmale sind von höchster Bedeutung in modernen Verifizierungssystemen und bieten sichere Authentifizierung über ein breites Spektrum an Zugangskontrollanwendungen."
"Obwohl traditionelle biometrische Merkmale in verschiedenen Zugangskontrollanwendungen umfassend genutzt werden, kann ihre Leistung durch unkontrollierte Aufnahmebedingungen beeinträchtigt werden."
"Stirnfalten bieten ein einzigartiges und potenziell wertvolles biometrisches Merkmal für die Benutzerverifizierung, insbesondere in Situationen, in denen traditionelle Identifikatoren wie Gesichts- und Periokularmerkmale durch Gesichtsmasken verdeckt sind."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

FH-SSTNet

by Geetanjali S... ב- arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16202.pdf

שאלות מעמיקות

Wie könnte die Leistung des FH-SSTNet-Modells durch den Einsatz fortschrittlicher Datenaugmentierungstechniken weiter verbessert werden?

Um die Leistung des FH-SSTNet-Modells weiter zu verbessern, könnten fortschrittliche Datenaugmentierungstechniken eingesetzt werden. Dazu gehören Techniken wie Random Rotation, Horizontal und Vertikal Flipping, Zooming, Helligkeitsanpassung und Rauschfilterung. Durch die Anwendung dieser Techniken auf die vorhandenen Stirnfaltenbilder im Datensatz kann die Robustheit des Modells gegenüber Variationen in Beleuchtung, Position und Skalierung verbessert werden. Darüber hinaus könnten Techniken wie CutMix oder MixUp verwendet werden, um die Daten diverser zu gestalten und das Modell zu zwingen, auch mit gemischten Bildern effektiv umzugehen.

Welche zusätzlichen biometrischen Merkmale könnten in Kombination mit Stirnfalten verwendet werden, um die Genauigkeit und Robustheit der Benutzerverifizierung weiter zu erhöhen?

Zusätzlich zu Stirnfalten könnten weitere biometrische Merkmale verwendet werden, um die Genauigkeit und Robustheit der Benutzerverifizierung weiter zu erhöhen. Ein vielversprechendes Merkmal wäre die Analyse der Augenregion, insbesondere der Irisstruktur. Die Iris bietet einzigartige Merkmale, die für die Identifizierung genutzt werden können. Durch die Kombination von Stirnfalten- und Irismerkmalen könnte die Genauigkeit der Benutzerverifizierung verbessert werden, da beide Merkmale unterschiedliche Aspekte der Identität einer Person erfassen. Darüber hinaus könnten Fingerabdrücke oder Handvenen als zusätzliche biometrische Merkmale in Betracht gezogen werden, um die Robustheit des Systems weiter zu erhöhen.

Wie könnte das FH-SSTNet-Modell für die Erkennung anderer Arten von Gesichtsmerkmalen oder sogar für andere Anwendungsbereiche der Computervision angepasst werden?

Das FH-SSTNet-Modell könnte für die Erkennung anderer Arten von Gesichtsmerkmalen oder für andere Anwendungsbereiche der Computervision angepasst werden, indem die Architektur und das Training entsprechend angepasst werden. Zum Beispiel könnte das Modell für die Erkennung von Gesichtsausdrücken oder Emotionen trainiert werden, indem es mit einem Datensatz von Gesichtern in verschiedenen emotionalen Zuständen trainiert wird. Dies würde erfordern, dass das Modell spezifische Merkmale für Emotionen lernt und entsprechend klassifiziert. Für andere Anwendungsbereiche der Computervision könnten die Gewichte des Modells neu trainiert werden, um Objekte in Bildern zu erkennen oder sogar für die medizinische Bildgebung zur Erkennung von Krankheiten eingesetzt werden. Durch die Anpassung der Eingabe- und Ausgabeschichten des Modells kann es vielseitig eingesetzt werden.