Palmprint recognition has become more and more popular due to its advantages over other biometric modalities such as fingerprint, in that it is larger in area, richer in information and able to work at a distance. However, the issue of palmprint privacy and security (especially palmprint template protection) remains under-studied. Among the very few research works, most of them only use the directional and orientation features of the palmprint with transformation processing, yielding unsatisfactory protection and identification performance. Thus, this paper proposes a palmprint template protection-oriented operator that has a fixed length and is ordered in nature, by fusing point features and orientation features. Firstly, double orientations are extracted with more accuracy based on MFRAT. Then key points of SURF are extracted and converted to be fixed-length and ordered features. Finally, composite features that fuse up the double orientations and SURF points are transformed using the irreversible transformation of IOM to generate the revocable palmprint template. Experiments show that the EER after irreversible transformation on the PolyU and CASIA databases are 0.17% and 0.19% respectively, and the absolute precision loss is 0.08% and 0.07%, respectively, which proves the advantage of our method.


翻译:与指纹等其他生物鉴别方法相比,棕榈印刷的识别越来越受欢迎,因为其优势大于指纹等其他生物鉴别方法,因为其范围更大,信息更加丰富,能够远距离工作。然而,棕榈印刷隐私和安全(特别是棕榈印刷模板保护)问题仍然研究不足。在为数不多的研究工作中,大多数只使用棕榈印刷的定向和定向特征,进行转化处理,产生不令人满意的保护和识别性能。因此,本文件提议建立一个棕榈印刷模板保护型操作员,该模板具有固定长度,并且通过使用点特征和定向特征在性质上订购。首先,根据MFRAT以更精确的方式提取双向方向。然后,将次区域资源中心的关键点提取并转换成固定长度和定序特征。最后,将双向和次区域资源中心点结合在一起的综合特征正在通过海洋金属组织不可逆转的转化产生可重新使用的棕榈印刷模板。实验显示,在聚苯乙烯和CASI数据库进行不可逆转的转换后,EER分别是0.17%和0.19%,绝对精确度损失是0.07%和0.07%。这证明了我们的方法的优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员