展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得:1)在互联网上,2)在带台式PC的办公环境中,以及3)在室内/室外环境中,具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外,已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外,使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库(BMDB)的其他功能有:两个采集会话,在某些方式的几种传感器,均衡性别和年龄分布,多式化现实情景,每种方式,跨欧洲多样性,人口统计数据的可用性,以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估,如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述,包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的
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本章的主要范围是作为面部介绍攻击检测的介绍,包括过去几年的关键资源和领域的进步。下一页呈现了面部识别系统可以面对的不同演示攻击,其中攻击者向传感器提供给传感器,主要是相机,呈现攻击仪器(PAI),这通常是照片,视频或掩码,试图冒充真正的用户。首先,我们介绍了面部识别的现状,部署水平及其挑战。此外,我们介绍了面部识别系统可能暴露的漏洞和可能的攻击,表明呈现攻击检测方法的高度重要性。我们审核不同类型的演示攻击方法,从更简单到更复杂,在哪个情况下它们可能是有效的。然后,我们总结了最受欢迎的演示文稿攻击检测方法来处理这些攻击。最后,我们介绍了研究界使用的公共数据集,以探索面部生物识别性的脆弱性,以呈现攻击,并对已知的PAI制定有效的对策。
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已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征,主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外,还可以探索从这些特征提取的功能,以获得其他信息,例如个人的性别,药物使用的影响,隐形眼镜的使用,欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查,详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛(比赛),突出了所提交的算法,只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后,我们描述了一些相关工程,将深度学习技术应用于眼镜识别,并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库,并且每个人通常都设计用于特定问题,我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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通过生物手段自动验证一个人的身份是在每天的日常活动,如在机场访问银行服务和安全控制的一个重要应用。为了提高系统的可靠性,通常使用几个生物识别设备。这种组合系统被称为多模式生物测定系统。本文报道生物安全DS2(访问控制)评估由英国萨里大学举办的活动,包括面部,指纹和虹膜的个人认证生物特征的框架内进行基准研究,在媒体针对物理访问控制中的应用-size建立一些500人。虽然多峰生物测定是公调查对象,不存在基准融合算法的比较。朝着这个目标努力,我们设计了两组实验:质量依赖性和成本敏感的评估。质量依赖性评价旨在评估融合算法如何可以在变化的原始图像的质量主要是由于设备的变化来执行。在对成本敏感的评价,另一方面,研究了一种融合算法可以如何执行给定的受限的计算和在软件和硬件故障的存在,从而导致错误,例如失败到获取和失败到匹配。由于多个捕捉设备可用,融合算法应该能够处理这种非理想但仍然真实的场景。在这两种评价中,各融合算法被提供有从每个生物统计比较子系统以及两个模板和查询数据的质量度量得分。在活动的号召的响应证明是非常令人鼓舞的,与提交22个融合系统。据我们所知,这是第一次尝试基准品质为基础多模态融合算法。
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虹膜识别技术在过去几十年中吸引了日益增长的兴趣,我们目睹了从研究实验室迁移到现实世界应用的迁移。该技术的部署提出了关于与这些系统相关的主要漏洞和安全威胁的问题。在这些威胁中,介绍攻击突出了一些最相关和研究的。呈现攻击可以被定义为人类特征或工件的呈现直接到试图干扰其正常操作的生物识别系统的捕获设备。在虹膜的情况下,这些攻击包括使用真正的虹膜以及具有不同级别的复杂程度的工件,例如照片或视频。本章介绍了已开发的虹膜演示攻击检测(PAD)方法,以降低呈现攻击所带来的风险。首先,我们总结了最受欢迎的攻击类型,包括地址的主要挑战。其次,我们提出了一个介绍攻击检测方法的分类,作为这一非常活跃的研究区域的简要介绍。最后,我们讨论了这些方法根据实际应用中最重要的情况识别虹膜识别系统。
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增强隐私技术是实施基本数据保护原则的技术。关于生物识别识别,已经引入了不同类型的隐私增强技术来保护储存的生物特征识别数据,这些数据通常被归类为敏感。在这方面,已经提出了各种分类法和概念分类,并进行了标准化活动。但是,这些努力主要致力于某些隐私增强技术的子类别,因此缺乏概括。这项工作概述了统一框架中生物识别技术隐私技术的概念。在每个处理步骤中,详细介绍了现有概念之间的关键方面和差异。讨论了现有方法的基本属性和局限性,并与数据保护技术和原理有关。此外,提出了评估生物识别技术的隐私技术评估的场景和方法。本文是针对生物识别数据保护领域的进入点,并针对经验丰富的研究人员以及非专家。
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通常,基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反,这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类,尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战,但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点,以及其他问题。然而,最近的深度学习方法是一种强大的一组工具,可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题,为步态识别提供最重要的结果。因此,这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编,重点是深入学习方法,强调他们的益处,暴露出弱点。此外,它还呈现用于解决相关约束的数据集,方法和体系结构的分类和表征描述。
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提出了一种使用基于质量相关特征的新颖的指纹参数化的新的基于软件的活性检测方法。该系统在高度挑战的数据库上测试,该数据库包括超过10,500个实际和假图像,其中包含不同技术的五个传感器,并在材料和程序中覆盖各种直接攻击情景,然后遵循生成胶状手指。所提出的解决方案证明对多场景数据集具有强大,并呈现90%正确分类的样本的总速率。此外,所呈现的活性检测方法具有上述从手指中仅需要一个图像的先前研究的技术的额外优点,以决定它是真实还是假的。最后一个特征提供了具有非常有价值的功能的方法,因为它使其更不具有侵入性,更多的用户友好,更快,并降低其实现成本。
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指纹验证中的一个开放问题是对图像质量退化的鲁棒性缺乏鲁棒性。质量差的图像导致虚假且缺失的功能,从而降低整体系统的性能。因此,对于指纹识别系统非常重要,以估计捕获的指纹图像的质量和有效性。在这项工作中,我们审查了现有的指纹图像质量估算方法,包括发表措施背后的理由,以及在不同质量条件下显示其行为的视觉示例。我们还测试了一系列指纹图像质量估计算法。对于实验,我们雇用BioSec多模态基线语料库,其中包括在两个与三个不同传感器中获取的200个个人的19200个指纹图像。比较所选质量措施的行为,在大多数情况下显示它们之间的高相关性。还研究了低质量样本在验证性能中的影响,也是广泛可用的小型指纹匹配系统。
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智能手机已经使用基于生物识别的验证系统,以在高度敏感的应用中提供安全性。视听生物识别技术因其可用性而受欢迎,并且由于其多式化性质,欺骗性将具有挑战性。在这项工作中,我们介绍了一个在五个不同最近智能手机中捕获的视听智能手机数据集。考虑到不同的现实情景,这个新数据集包含在三个不同的会话中捕获的103个科目。在该数据集中获取三种不同的语言,以包括扬声器识别系统的语言依赖性问题。这些数据集的这些独特的特征将为实施新的艺术技术的单向或视听扬声器识别系统提供途径。我们还报告了DataSet上的基准标记的生物识别系统的性能。生物识别算法的鲁棒性朝向具有广泛实验的重播和合成信号等信号噪声,设备,语言和呈现攻击等多种依赖性。获得的结果提出了许多关于智能手机中最先进的生物识别方法的泛化特性的担忧。
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在本文中,我们开发FaceQVEC,一种软件组件,用于估计ISO / IEC 19794-5中所考虑的每个要点的面部图像的符合性,这是一个质量标准,该标准定义了将它们可接受或不可接受的面部图像的一般质量指南用于官方文件,如护照或身份证。这种质量评估的工具可以有助于提高面部识别的准确性,并确定哪些因素影响给定的面部图像的质量,并采取行动消除或减少这些因素,例如,具有后处理技术或重新获取图像。 FaceQVEC由与上述标准中预期的不同点相关的25个单独测试的自动化,以及被认为与面部质量有关的图像的其他特征。我们首先包括在现实条件下捕获的开发数据集上评估的质量测试的结果。我们使用这些结果来调整每个测试的判定阈值。然后,我们再次在评估数据库中再次检查,该评估数据库包含在开发期间未见的新脸部图像。评估结果展示了个人测试的准确性,用于检查遵守ISO / IEC 19794-5。 Faceqvec可在线获取(https://github.com/uam-biometrics/faceqvec)。
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本文审查了视觉隐私保护技术中最先进的技术,特别注意适用于主动和辅助生活领域的技术(aal)。介绍了一种新的分类,可以归类最先进的视觉隐私保护方法。突出显示了传教性的感知混淆方法,是分类学中的一个类别。这些是一类视觉隐私保存技术,特别是在考虑基于视频的AAL监控的情况时特别相关。还探讨了对机器学习模型的混淆。设计的不同隐私层面的高级分类方案与视觉隐私保存技术的拟议分类有关。最后,我们注意到现场存在的开放问题,并将读者介绍给一些令人兴奋的途径,以便在视觉隐私区域的未来研究。
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机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习(ML)实例化遭受了复杂的整合,缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式,用于将传感器智能嵌入边缘设备上,以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统,并提供一个薄的界面,以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战,以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性,同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中,以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子,以表现出来,并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。
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随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化,有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是,随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务,值得记住技术可以促进繁荣,福祉,城市居住能力或社会正义,而是只有当它具有正确的模拟补充时(例如竭尽全力,成熟机构,负责任治理);这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明,各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义,极化,错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察,解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全,安全和可解释性的哲学和道德问题,以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内,有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中,我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全,鲁棒性,可解释性和道德(数据和算法)挑战的关键挑战,特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查,并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制,陷阱和未来研究方向,以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为,这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。
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对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学,机器学习,计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查,描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战,以便从概念上推进。最后,我描述了对研究社区可用的当前资源(数据集和代码),并提供了一个全面的网页(https://cameravitals.github.io/),其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。
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机场一直不断发展和采用数字技术,以提高运营效率,增强乘客经验,从现有基础设施产生辅助收入和提升能力。 Covid-19 Pandemase也挑战机场和航空利益相关者,以适应和管理新的业务挑战,例如促进非接触式旅游经验和确保业务连续性。使用行业4.0技术的数字化为机场提供机会,以解决与Covid-19大流行相关的短期挑战,同时也为未来的危机做准备未来的长期挑战。通过对102条有关文章的系统文献综述,我们讨论了当前在机场,相关挑战以及未来的研究方向上采用行业4.0技术的现状。本综述结果表明,行业4.0技术的实施正在慢慢获得机场环境的牵引力,并在发展未来机场的数字转型旅程中继续保持相关。
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面部演示攻击检测(PAD)由于欺骗欺骗性被广泛认可的脆弱性而受到越来越长。在2011年,2013年,2017年,2019年,2020年和2021年与主要生物识别和计算机视觉会议结合的八个国际竞赛中,在八个国际竞赛中评估了一系列国际竞争中的八种国际竞争中的艺术状态。研究界。在本章中,我们介绍了2019年的五个最新竞赛的设计和结果直到2021年。前两项挑战旨在评估近红外(NIR)和深度方式的多模态设置中面板的有效性。彩色相机数据,而最新的三个竞争专注于评估在传统彩色图像和视频上运行的面部垫算法的域和攻击型泛化能力。我们还讨论了从竞争中吸取的经验教训以及领域的未来挑战。
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2021年4月,欧洲委员会提出了对人工智能的规定,称为AI法案。我们概述了该法案,分析了其影响,借鉴了当代AI对过去四十年来欧盟产品安全制度的实践的研究。AI行为的各个方面,例如不同风险水平的不同规则,有意义。但我们还发现,AI法案草案的一些规定令人惊讶的法律影响,而其他人可能在达到其指定的目标方面可能在很大程度上无效。几个总体方面,包括执法制度和最大统一的风险抢先抢占合法的国家AI政策,提出重大关注。这些问题应作为立法过程中的优先考虑。
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机器学习(ML)系统的开发和部署可以用现代工具轻松执行,但该过程通常是匆忙和意思是结束的。缺乏勤奋会导致技术债务,范围蠕变和未对准的目标,模型滥用和失败,以及昂贵的后果。另一方面,工程系统遵循明确定义的流程和测试标准,以简化高质量,可靠的结果的开发。极端是航天器系统,其中关键任务措施和鲁棒性在开发过程中根深蒂固。借鉴航天器工程和ML的经验(通过域名通过产品的研究),我们开发了一种经过验证的机器学习开发和部署的系统工程方法。我们的“机器学习技术准备水平”(MLTRL)框架定义了一个原则的过程,以确保强大,可靠和负责的系统,同时为ML工作流程流线型,包括来自传统软件工程的关键区别。 MLTRL甚至更多,MLTRL为跨团队和组织的人们定义了一个人工智能和机器学习技术的人员。在这里,我们描述了通过生产化和部署在医学诊断,消费者计算机视觉,卫星图像和粒子物理学等领域,以通过生产和部署在基本研究中开发ML方法的几个现实世界使用情况的框架和阐明。
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