[論文レビュー] RaspiReader: An Open Source Fingerprint Reader Facilitating Spoof Detection

Joshua J. Engelsma, Kai Cao+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2017

Biometric Identification and Security参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

RaspiReader は、一般に利用可能な部品を用いて構築されたオープンソースで低コストの指紋リーダーであり、二重カメラ方式（光ファイバーフルオール・インターナル・リフレクション（FTIR）と直接色画像撮影）を用いて、スプーフ検出を強化するための補完的な指紋データを取得する。両方の画像ストリームからの色付き局所バイナリパターン（CLBP）を統合することにより、最先端の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースの手法と同等のスプーフ検出性能を達成するとともに、商用指紋リーダーと互換性のある 500 ppi の画像を生成する。

ABSTRACT

We present the design and prototype of an open source, optical fingerprint reader, called RaspiReader, using ubiquitous components. RaspiReader, a low-cost and easy to assemble reader, provides the fingerprint research community a seamless and simple method for gaining more control over the sensing component of fingerprint recognition systems. In particular, we posit that this versatile fingerprint reader will encourage researchers to explore novel spoof detection methods that integrate both hardware and software. RaspiReader's hardware is customized with two cameras for fingerprint acquisition with one camera providing high contrast, frustrated total internal reflection (FTIR) images, and the other camera outputting direct images. Using both of these image streams, we extract complementary information which, when fused together, results in highly discriminative features for fingerprint spoof (presentation attack) detection. Our experimental results demonstrate a marked improvement over previous spoof detection methods which rely only on FTIR images provided by COTS optical readers. Finally, fingerprint matching experiments between images acquired from the FTIR output of the RaspiReader and images acquired from a COTS fingerprint reader verify the interoperability of the RaspiReader with existing COTS optical readers.

研究の動機と目的

• 研究者に、スプーフ検出研究のためのセンシングハードウェアを完全に制御可能な低コストでオープンソースの指紋リーダーを提供すること。
• 商用の光学的指紋リーダーが画像処理の過程で重要なスプーフ判別情報までを破棄するという限界を是正すること。
• 生の高情報量を持つ画像を公開することで、ハードウェア・ソフトウェアの共同設計によるプレゼンテーションアタック検出の新しいアプローチを可能にすること。
• FTIR および直接色画像の統合が、処理済みの FTIR 画像に依存する手法よりもスプーフ検出性能を向上させることを実証すること。
• 商用指紋システムと互換性を持つように、生の FTIR データから 500 ppi の画像を生成することにより、既存の標準マッチングアルゴリズムとの互換性を確保すること。

提案手法

• RaspiReader プロトタイプは、Raspberry Pi を用いて二台のカメラを制御する。一つは、光ファイバーフルオール・インターナル・リフレクション（FTIR）を介して高コントラストの FTIR 画像を取得するためのもので、もう一つは指紋の直接色画像を撮影するためのものである。
• 生の FTIR 画像および直接色画像から、スプーフと生指を区別するのに有用な特徴を捉える色付き局所バイナリパターン（CLBP）を抽出する。
• 両方の画像ストリームからの CLBP 特徴を統合する特徴統合戦略を採用し、スプーフ検出性能を向上させる。
• 生の FTIR 画像ストリームに対して後処理を施し、商用システムと互換性のある 500 ppi のグレースケール指紋画像を生成する。
• スプーフ検出は、両方の画像タイプからの統合 CLBP 特徴を用いて学習された分類器（例：SVM や CNN）を用いて評価する。
• 相互運用性は、厳密な FRR（False Acceptance Rate）0.1% 条件下で、RaspiReader が処理した画像と商用指紋リーダー（COTS_A）の画像との間でマッチング性能を比較することで検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 二重カメラによるセンシングを備えた低コストでオープンソースの指紋リーダーは、単一の FTIR 画像に依存するシステムに比べ、スプーフ検出性能を向上させることができるか？
• RQ2 直接色画像からの色およびテクスチャ情報の組み込みが、スプーフ検出手法の判別力に向上をもたらすか？
• RQ3 独自の指紋リーダーから得られる生の未処理画像データを、商用指紋マッチングシステムと互換性のある 500 ppi 画像に変換できるか？
• RQ4 二重画像統合に基づくスプーフ検出性能は、最先端の CNN ベース手法と比べてどうか？
• RQ5 RaspiReader の画像をプローブとして、COTS 画像を登録として用いた場合、マッチング性能はどの程度低下するか？

主な発見

• FTIR および直接色画像からの CLBP 特徴の統合により、最先端の CNN ベース手法と同等のスプーフ検出性能が達成された。これは、生の多スペクトルデータの価値を示している。
• RaspiReader が生成した処理済み画像を登録およびプローブに使用した場合、0.1% の FRR（False Acceptance Rate）条件下で 99.21% の真陽性率（TAR）を達成し、高いマッチング精度を示した。
• COTS_A の画像を登録、RaspiReader の画像をプローブとして使用した場合、同じ 0.1% の FRR 条件下で TAR は 95.56% に低下したが、これは測定可能な範囲での許容可能な性能低下を示している。
• RaspiReader は、生の FTIR データから 500 ppi の指紋画像を正常に生成し、商用指紋マッチャーと相互運用可能であった。これは実用的価値の裏付けである。
• 実験結果から、両カメラからの生の高情報量画像は、処理済みの FTIR 画像に依存する手法よりも顕著にスプーフ検出性能を向上させる補完的特徴を含んでいることが明らかになった。
• 著者らは、RaspiReader がオープンでモジュラーかつソフトウェア拡張性に優れた設計であるため、将来的に OCT や赤外線（IR）、顕微鏡などの高度なセンサの統合が可能になると結論づけている。