A Hybrid Approach for Deep Learning Based Finger Vein Biometrics Template Security

Abstract

Мы живем в современном обществе, где у нас достаточно много ресурсов и вычислительной мощности, единственной проблемой остается общественная безопасность. С развитием технологий личная информация становится все более не защищенной. Поэтому идентификация личности является актуальной проблемой. Существующие традиционные методы защиты личной информации оказались не надежными. Защита биометрических параметров является одной из наиболее важных проблем при обеспечении безопасности современной биометрической системы. Имеющиеся алгоритмы не дают адекватного решения этой проблемы. Поэтому мы попытались предложить метод, который будет более актуальным. В этой статье обсуждается гибридный метод биометрического распознавания вен на пальцах, основанный на методе глубокого обучения с использованием схем двоичной диаграммы принятия решений и нечетких обязательств. Предложенный гибридный метод состоит из четырех частей, а именно: извлечение признаков вены пальца, генерация защищенного шаблона, схема нечеткой фиксации, распознавание и принятие решения о структуре вен на пальце. Таким образом, имеются четыре модуля, при этом каждый модуль работает эффективно и дает точные результаты по всем базам данных. Биометрия, безопасность шаблонов, гибрид, двоичная диаграмма принятия решений (BDD), схема нечетких обязательств, глубокое обучение и машинное обучение. Shivam Shendre, Dr. Shubhangi Sapkal A HYBRID APPROACH FOR DEEP LEARNING BASED FINGER VEIN BIOMETRICS TEMPLATE SECURITY We are living in the today's society, where we have fairly-enough storage capacity and processing power, the only issue is with security. As, the technologies are evolving with faster rate, we are tend to grow the use of electronic devices rapidly in todays' society, it started to flow or leakage of personal information around/across, which then leads to breach of this information. Now, personal or identical verification is key problem is being crucial. So whatever traditional methods we have for providing authentication or security those have proven inadequate to be unreliable and do not provide strong security. Biometric template protection is one of the most important issues in securing today's biometric system. We have many algorithms which don't give adequate solution for the same. So we tried to give a method which will reach to the expectations more satisfactorily and certainly to the extent required. In this paper we have discussed a hybrid method for finger vein biometric recognition based on deep learning approach using BDD and fuzzy commitment schemes. The proposed hybrid method consists of four parts, namely Finger vein feature extraction, BDD-based secure template generation, Fuzzy commitment scheme and ML based finger vein recognition and decision making. Thus it has four module and each module works efficiently and gives accurate results on all databases. Biometric, template security, hybrid, binary decision diagram (BDD), fuzzy commitment scheme, deep learning and machine learning Introduction. Biometric recognition is a reliable, robust, and conv...

The Effect of Pre-processing on a Convolutional Neural Network Model for Dorsal Hand Vein Recognition

“…At the same time, the inhomogeneity image correction, which is one of the pre-processing steps, increased the accuracy by 2-3 percent. [16] aimed to show that personal or identical verification is a fundamental issue for providing authentication or security. The researchers found that biometric template protection is one of the most critical issues in securing today's biometric system through a hybrid method for finger vein biometric recognition based on a deep learning approach.…”