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Enregistrement W2794104577 · doi:10.1109/tifs.2018.2804890

Liveness Detection and Automatic Template Updating Using Fusion of ECG and Fingerprint

2018· article· en· W2794104577 sur OpenAlexafffund
Majid Komeili, Narges Armanfard, Dimitrios Hatzinakos

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Forensics and Security · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBiometric Identification and Security
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLivenessComputer scienceBiometricsFingerprint (computing)Spoofing attackArtificial intelligenceFingerprint recognitionPattern recognition (psychology)Word error rateClassifier (UML)Computer visionSpeech recognitionComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fingerprints have been extensively used for biometric recognition around the world. However, fingerprints are not secrets, and an adversary can synthesis a fake finger to spoof the biometric system. The mainstream of the current fingerprint spoof detection methods are basically binary classifier trained on some real and fake samples. While they perform well on detecting fake samples created by using the same methods used for training, their performance degrades when encountering fake samples created by a novel spoofing method. In this paper, we approach the problem from a different perspective by incorporating electrocardiogram (ECG). Compared with the conventional biometrics, stealing someone's ECG is far more difficult if not impossible. Considering that ECG is a vital signal and motivated by its inherent liveness, we propose to combine it with a fingerprint liveness detection algorithm. The combination is natural as both ECG and fingerprints can be captured from fingertips. In the proposed framework, the ECG and fingerprint are combined not only for authentication purpose but also for liveness detection. We also examine automatic template updating using ECG and fingerprint. In addition, we propose a stopping criterion that reduces the average waiting time for signal acquisition. We have performed extensive experiments on the LivDet2015 database which is presently the latest available liveness detection database and compare the proposed method with six liveness detection methods as well as 12 participants of LivDet2015 competition. The proposed system has achieved a liveness detection equal error rate (EER) of 4.2% incorporating only 5 s of ECG. By extending the recording time to 30 s, liveness detection EER reduces to 2.6% which is about 4 times better than the best of six comparison methods. This is also about 2 times better than the best results achieved by the participants of the LivDet2015 competition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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