นักวิจัยดำเนินการต่อไปในการตรวจจับความมีชีวิตชีวาทางชีวภาพของไอริสด้วยเครือข่ายหลายคลาส

2022-10-13

แบบจำลองอนุกรมสามชั้นสำหรับการตรวจจับการโจมตีการนำเสนอเพื่อปกป้องระบบไบโอเมตริกซ์ไอริสแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับจากวิธีการสองระดับที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการแข่งขันระหว่างประเทศ

กระดาษบน 'การตรวจจับไอริสเลีย'อธิบายเทคนิคที่ชนะลิฟท์-ไอริส 2020การแข่งขันและขยายด้วยโมเดลสามและสี่ชั้น กระดาษถูกเขียนโดย Juan Tapia Farias, SebastiánGonzález Sandoval และ Christoph Busch และนำเสนอในสัปดาห์นี้ในการประชุมร่วมกันระหว่างประเทศเกี่ยวกับชีวภาพ (ijcb 2022) ในอาบูดาบี

นักวิจัยได้สร้างชุดข้อมูลการโจมตีงานนำเสนอม่านตาขนาดใหญ่และเพ่งความสนใจไปที่การตรวจจับภาพที่แท้จริง สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับการศึกษาที่มีอยู่บนแผ่นไอริสซึ่งมีแนวโน้มที่จะจัดการกับเวกเตอร์การโจมตีที่เฉพาะเจาะจง

โมเดลสองชั้นประสบความสำเร็จ BPCER10 (อัตราความผิดพลาดในการจำแนกประเภท BONA FIDE) ที่ 0.99 เปอร์เซ็นต์โมเดลสามชั้นกลับ 0.16 เปอร์เซ็นต์และโมเดลสี่ชั้นทำคะแนน 0.83 เปอร์เซ็นต์ สำหรับ BPCER20 ค่าสำหรับรุ่นสองและสี่ระดับเพิ่มขึ้นสูงกว่า 3 เปอร์เซ็นต์ แต่โมเดลสามระดับกลับมาอีก 0.16 เปอร์เซ็นต์

การวิจัยยังเปิดเผยว่าภาพอินพุต 224 โดย 224 พิกเซลนั้นเพียงพอที่จะตรวจจับไอริสโดยสุจริต แต่ผลลัพธ์ของแผ่นดีขึ้นด้วยภาพ 448 โดย 448 พิกเซล

ผู้เขียนรายงานใช้การเพิ่มข้อมูลเชิงรุกเพื่อฝึกอบรมเครือข่าย Mobilenetv2 ที่ดัดแปลงและดำเนินการทดลองห้าครั้งด้วยเครือข่ายที่ปรับแต่งหรือฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น

“ เมื่อได้รับการฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นเครือข่ายที่แนะนำของเราช่วยให้เราสามารถเติมเต็มผลลัพธ์ของการแข่งขัน Livdet-Iris 2020 โดยใช้สายพันธุ์ PAI ที่ท้าทายมากขึ้น” นักวิจัยสรุป “ เมื่อใช้การปรับแต่งอย่างละเอียดประสิทธิภาพของโมเดลจะแย่ลงตามสัดส่วนของจำนวนเลเยอร์จากเครือข่ายที่ถูกแช่แข็งอย่างไรก็ตามผลลัพธ์ที่ใช้การปรับจูนนั้นมีการแข่งขันกับวรรณกรรม”