基于轻量神经网络的指静脉密钥生成方法OA北大核心CSTPCD
Finger Vein Key Generation Method Based on Lightweight Neural Network
针对生物特征密钥生成中容易泄露模板信息、精度性能不高和过于复杂难以运用等问题,提出一种基于轻量神经网络的指静脉密钥生成方法.以反向残差瓶颈结构为核心提出轻量神经网络,结合标签平滑交叉熵对指静脉图像训练处理.在密钥生成模块中提出随机选择模块,快速生成新的密钥.最后采用纠错技术与安全散列算法,解决网络提取特征的不稳定性,增强密钥生成方法的安全性.该方法在三个公开数据库中得到了验证,提出的方法生成512位密钥的误识率为0.843%～1.469%、拒真率…查看全部>>
Aiming at the problems of easy disclosure of template information,low accuracy performance,complexity,and difficulties in generating biometric key,a finger vein key generation method based on lightweight neural network was proposed.Taking the in-verted residual bottleneck structure as the core,a lightweight neural network was proposed,the finger vein image training processing was combined with label smoothing cross-entropy.In the key generation module,a rand…查看全部>>
周洋;王明文
西南交通大学 数学学院,四川 成都 611756西南交通大学 数学学院,四川 成都 611756
计算机与自动化
生物特征密钥轻量神经网络反向残差瓶颈结构安全性分析
biometric keyslightweight neural networksinverted residual bottleneck structuresecurity analysis
《山西大学学报（自然科学版）》 2024 (5)
964-972,9
国家自然科学基金(62106206)四川省科技计划项目(2020YFG0045)
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