生体認証情報の保存と比較

Question

一般に、認証のためにコンピューターアプリケーションでバイオメトリクスを使用しています。 2つの例を取得しましょう。指の印刷と顔の認識。

そのような場合、比較のために情報をどのように保持しますか。例として、画像を保持して毎回処理することはできません。では、そのような場合の類似性を保存/決定するために使用する方法論は何ですか？その目的のために設計された特別なアルゴリズムはありますか？ （例：毎回特定の人の指紋のほぼ等しい値を返すため）

Answer 1

ほとんどのAI技術は、画像などの生データでは動作しません。それらは通常、aで動作します 機能ベクトル: ：元のデータのコンパクトでスマートな表現が好ましい。一般に、機能ベクトルには、固定数の数値または名目値（機能）が含まれています。たとえば、顔認識では、共通の機能ベクトルは、と呼ばれる固有ベクトルのセットです。 固有フェイス. 。私は指紋認識に精通していませんが、使用される機能ベクトルには、指紋の画像の中で観測されたパターンを何らかの形で説明する数字のセットがあると思います。

一般的に、顔または指紋画像のセットでいくつかの機械学習方法をトレーニングするとき、これらの画像の対応する機能ベクトルを計算し、データベースに保存します。元の画像は使用されなくなりました。後続のすべての処理は、対応する機能ベクトルで行われます。

新しい目に見えないインスタンスを以前に学習したインスタンスのデータベースと比較するために、新しいインスタンスの特徴ベクトルが計算され、保存された機能ベクトルのデータベースと比較されます。これは多くの方法で行われる場合があります。虹彩認識で一般的に使用される1つの例は ハミング距離.

Answer 2

指紋分析の場合、特徴ポイント（分岐など）の位置を使用して大きな多項式のパラメーターを適合させ、ギャラリーをプローブしたいときにマッチングするパラメーターを保存する人について聞いたことがあります。 （一致プロセスは、プローブとギャラリーのパラメーター間の派生エラー用語を最小化することで明らかに機能します。）私は自分でやったことはありません。

Answer 3

すべての生体認証マッチャーは、テンプレートと呼ばれる処理されたデータを使用して機能します。このデータは、TCが以前に語ったように、静的画像または動的キャプチャから取得したモデルから取得されます。これらのテンプレートは一致するプロセスに使用され、保持する必要がある一意のデータです。画像は、オーディションや、専門家が画像を分析し、最終結果を得る必要がある場合にのみ保存されます。

指紋テンプレートには、最も使用される3つの国際基準があります。ISO19497-2、ISO-378、XYT。最初の2つの標準のいずれかを使用する場合、バイナリデータには一般に500バイトの長さがあります。 xytは、すべてのminuteaの位置、角度、品質を備えたテキストファイルであり、一般的に約1kbであるため、より多くのスペースが必要です。で見ることができる抽出とマッチングのサンプル NIST Webサイト. 。したがって、より正確で高速なソフトウェアが必要な場合は、商用SDKが必要です。

Facesで動作することは、フリーソフトウェアがOpenCVです。