[論文レビュー] An Evaluation of Score Level Fusion Approaches for Fingerprint and Finger-vein Biometrics

Kamer Vishi, Vasileios Mavroeidis|arXiv (Cornell University)|May 27, 2018

Biometric Identification and Security参考文献 7被引用数 28

ひとこと要約

本論文は、3種類の正規化手法（最小最大、zスコア、双曲正接）と4種類の統合ルール（最小値、最大値、単純和、ユーザー重み付け）を用いた指紋および指静脈バイオメトリクスのスコアレベル統合技術を評価している。双曲正接正規化と単純和統合の組み合わせが99.98％の向上率を達成し、等誤差率（EER）を0.0001％まで低下させ、単モodalシステムを上回る優れた性能を示した。

ABSTRACT

Biometric systems have to address many requirements, such as large population coverage, demographic diversity, varied deployment environment, as well as practical aspects like performance and spoofing attacks. Traditional unimodal biometric systems do not fully meet the aforementioned requirements making them vulnerable and susceptible to different types of attacks. In response to that, modern biometric systems combine multiple biometric modalities at different fusion levels. The fused score is decisive to classify an unknown user as a genuine or impostor. In this paper, we evaluate combinations of score normalization and fusion techniques using two modalities (fingerprint and finger-vein) with the goal of identifying which one achieves better improvement rate over traditional unimodal biometric systems. The individual scores obtained from finger-veins and fingerprints are combined at score level using three score normalization techniques (min-max, z-score, hyperbolic tangent) and four score fusion approaches (minimum score, maximum score, simple sum, user weighting). The experimental results proved that the combination of hyperbolic tangent score normalization technique with the simple sum fusion approach achieve the best improvement rate of 99.98%.

研究の動機と目的

• スプーフィングへの脆弱性や環境要因の変化に伴う性能低下といった単モダリティバイオメトリクスシステムの限界を是正すること。
• 指紋および指静脈バイオメトリクスを統合するスコアレベル統合技術を評価し、システムの正確性と耐障害性を向上させること。
• マルチモダリティバイオメトリクスシステムにおける最適なスコア正規化法と統合手法の組み合わせを同定すること。
• 補完的なバイオメトリクス特徴を活用して、身元管理におけるセキュリティと信頼性を向上させること。
• マルチモダリティ統合が単モダリティシステムに比べてどれほど性能向上をもたらすかを実証的に示すこと。

提案手法

• スコアレベル統合は、指紋および指静脈モダリティからの個々の一致スコアを、4つの統合ルール（最小スコア、最大スコア、単純和、ユーザー重み付け）を用いて統合することで実施される。
• スコアを異なるモダリティ間で同一スケールに揃えるために、3種類のスコア正規化手法（最小最大、zスコア、双曲正接（TanH））が用いられる。
• 統合スコアは、意思決定モジュールにおいてしきい値と比較され、ユーザーを真正または不正者として分類される。
• 実験設定では、各モダリティに対して2つのデータセット（指紋用にFP_DS1、FP_DS2；指静脈用にFV_DS1、FV_DS2）を用い、データ変動に対する耐性を評価する。
• 性能は等誤差率（EER）を用いて測定され、向上率は、最良の単モダリティ結果に対するEERの削減割合として計算される。
• 統合プロセスは、異なるデータセットと統合設定を組み合わせた4つの異なる統合シナリオにおいて評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチモダリティ指紋および指静脈バイオメトリクスシステムにおいて、どのスコア正規化法と統合手法の組み合わせが最も高い性能向上をもたらすか？
• RQ2 正規化手法の選択（最小最大、zスコア、双曲正接）が、統合バイオメトリクスシステムの耐障害性と正確性にどのように影響するか？
• RQ3 指紋および指静脈スコアを統合することで、単モダリティシステムに比べてどれほど性能が向上するか？
• RQ4 スコア分布における外れ値が、異なる正規化手法の性能にどのように影響するか？
• RQ5 スコアレベル統合は、マルチモダリティバイオメトリクス認証における等誤差率（EER）を顕著に低減できるか？

主な発見

• 双曲正接（TanH）正規化と単純和（SS）統合の組み合わせが、最高性能のシナリオで最も低い等誤差率（EER）0.00010％を達成した。
• この統合手法は、最良の単モダリティシステム（指静脈のEER 0.71％）に対して99.98％の向上率を示した。
• 最小最大およびzスコア正規化手法は外れ値に敏感であり、分散が大きいデータでは信頼性が低下した。
• 双曲正接正規化は、極端なスコア値の処理において特に優れた耐障害性と効率性を示した。
• 単純和統合ルールは、すべてのシナリオにおいて最小値および最大値スコアルールを常に上回り、特にTanH正規化と組み合わせた場合に顕著だった。
• 指静脈の1つのモダリティで高いEER（例：FV_DS2で7.35％）を示しても、指紋と統合することで、TanHと最大スコア統合を用いることでEERを0.0038％まで低下させることができた。