무작위 보행 기반 취소 가능한 생체 인식 템플릿 생성을 위한 새로운 접근법

Khái niệm cốt lõi

무작위 보행 모델을 활용하여 원본 생체 정보를 변형하여 취소 가능한 생체 인식 템플릿을 생성하는 새로운 방법을 제안한다.

Tóm tắt

이 연구에서는 취소 가능한 생체 인식 템플릿 생성을 위한 두 가지 새로운 방법을 제안한다.

1. 무작위 보행 모델을 활용하여 원본 생체 정보를 변형하는 CBRW-BitXOR 알고리즘을 제안한다.
2. 무작위 보행 행렬과 비트 보완 연산을 활용하여 취소 가능한 템플릿을 생성하는 CBRW-BitCMP 알고리즘을 제안한다.

제안된 방법들은 다양한 공개 데이터셋(귀, 홍채, 얼굴)에 대해 실험되었으며, 기존 방법들에 비해 정성적, 정량적으로 우수한 성능을 보였다. 특히 제안 방법들은 회색조 및 컬러 이미지에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다.

Thống kê

원본 생체 정보 S와 무작위 행렬 R의 XOR 연산을 통해 취소 가능한 템플릿 C를 생성한다.
원본 생체 정보 S와 취소 가능한 템플릿 C 간의 상관 계수는 거의 0에 가깝다.
취소 가능한 템플릿 C를 생성하는 데 필요한 계산 복잡도는 매우 높다.

Trích dẫn

"취소 가능한 생체 인식은 원본 생체 정보의 보안과 프라이버시를 보장하는 중요한 연구 분야이다."
"제안된 방법들은 기존 방법들에 비해 정성적, 정량적으로 우수한 성능을 보였다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on

by Nitin Kumar,... lúc arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16739.pdf

Yêu cầu sâu hơn

취소 가능한 생체 인식 템플릿 생성을 위한 다른 변형 기법들은 어떤 것들이 있을까?

이 연구에서 제안된 CBRW 방법 외에도 취소 가능한 생체 인식 템플릿 생성을 위한 다양한 변형 기법들이 있습니다. 몇 가지 예시로는 Cryptography, Transformation, Filter, Hybrid, Multimodal, 그리고 기타 방법들이 있습니다. 이러한 방법들은 각각 다양한 특징과 장단점을 가지고 있으며, 원본 생체 인식 정보를 왜곡하고 보안성을 유지하는 데 사용됩니다.