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购买filecoin算力(www.ipfs8.vip):科学家研发多模态生物识别系统,基于脑纹怪异征来提防身份诱骗

来源:鹰潭信息网 发布时间:2021-06-05 浏览次数:

在影戏《阿凡达》中,科学家制造出一个克隆 Na'vi 人,并让人类〖的〗意识进驻其中,使其得以识别人类〖的〗脑波「信号」,人们行使自己〖的〗脑电波就可以完成对它〖的〗操作。

在《碟中谍 5:神秘国家》影戏中,Benji 必须通过一个磨练姿态〖的〗通道来验证身份,从而可以进入配合 Ethan 〖的〗行动。

这样一系列〖的〗脑波与步(态识别〖的〗影戏场景)既映照着人类对科技与未来〖的〗美妙想象,也成为我们对科技〖的〗进一步实验与探索〖的〗偏向之一。

由新南威尔士大学副教授姚丽娜『和』学生张翔等人于近期揭晓在美国盘算机学会智 能[系统与手艺汇刊(ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology)〖的〗论文《DeepKey: 一种通过深度解码步态『和』脑波〖的〗多模态生物识别系统》(DeepKey: A Multimodal Biometric Authentication System via Deep Decoding Gaits and Brainwaves)进一步为上述设想提供了实现可 能[性。

图 | 相关论文(【来】源:「受访者」)

生物识别手艺,是一种用人类生物特征举行身份认证〖的〗手艺,‘这些生物特征通常具’有唯一性〖的〗。而生物识别〖的〗认证则包罗行使个体怪异〖的〗、可丈量〖的〗心理『和』行为特征识别个体〖的〗种种手艺。

传统〖的〗生物识别系统如人脸识别、虹膜、视网膜、声音『和』指纹现在正在被普遍应用,但随着反监视面具、 、声码器或指纹膜等手艺《〖的〗泛起》,‘人’类被生物丈量工具欺《骗〖的〗风险也越来》越高。

在此次研究中,姚丽娜团队独具一格地设计了一个多模态生物识别系统,命名为 DeepKey。该系统 能[够行使脑电图(EEG) 『和』步态「信号」双认【证系统】举行生物识别,以战胜传统〖的〗单模态生物认【证系统】〖的〗局限性,更洪水平地提高生物识别〖的〗准确性『和』风险提防。

图 | 姚丽娜(【来】源:「受访者」)

DeepKey 包罗了两个要害部门:一个是用于屏障未授权受试者〖的〗无效 ID 〖过滤模块〗,一个是「基于」注重力〖的〗递归神经网络(RNN) 〖的〗识别模块,用于并行识别受试者〖的〗脑电图 ID 『和』步态 ID。

只有当使用者顺遂通过无效 ID 〖过滤模块〗而且其脑电图 ID 与步态 ID 相匹配〖的〗时刻,才会获得通行权限。研究团队设计了一个包罗「基于」注重力〖的〗 RNN 来检测『和』分类多模态传感器数据〖的〗框架,并对人们若何同时执行步态『和』大脑流动〖的〗伟大多样性举行解码。

图 | 差异受试者在差异频带下〖的〗脑电地形图(【来】源:「受访者」)

DeepKey—— 「基于」 MindID 〖的〗进一步扩展先前,姚丽娜『和』张翔就提出了一种「基于」脑电图〖的〗生物特征识别方式 ——MindID,以实现高精度『和』鲁棒性 能[。

姚丽娜示意,“脑电波手艺〖的〗剖析以及应用 (如脑机接口)一直以来都是对照活跃〖的〗领域。之前许多事情主要集中在通过脑电波识别人〖的〗意图从而可以实现人脑与外部天下〖的〗直接交流,例如控制相关硬件好比打字键盘、机械人、轮椅等。这次〖的〗研究来自于我们最初〖的〗一些思索,即人〖的〗脑电波是否也有怪异征,而且怪异到可以区分差异〖的〗人,就像指纹『和』声纹一样,也有【脑纹】。”

图 | 密钥认【证系统】〖的〗事情[流程(【来】源:「受访者」)

研究团队通过大量〖的〗数据剖析确认了脑电波对于每小我私人都有怪异征〖的〗假设,并将现在一些已有〖的〗识【别手艺从通】用性、对【攻击〖的〗】鲁棒性、盘算庞大度等 7 个差异〖的〗尺度与【脑纹】识别做对比,得出了一些对照优势。

好比,〖与传〗统〖的〗生物识别手艺相比,「基于」脑电波〖的〗识别具有一个伟大〖的〗优点,即承载脑电波〖的〗电磁场是不能见〖的〗,脑电波是很难被复制『和』【攻击〖的〗】,因此「基于」【脑纹】〖的〗 ID 识别具有异常高〖的〗平安性『和』抗攻击性。

(另外),脑电波有差异〖的〗波段,并划分承载差异〖的〗特征,例如 Delta 波段更多地反映了人在深度睡眠状态中〖的〗低意识状态;Beta 示了人〖的〗相对苏醒及一样平常行为中〖的〗活跃状态等。

经由逐层剖析『和』探讨后,研究团队提出了一个从端到端〖的〗、「基于」脑电波〖的〗 ID 「识别深度学习」框架。

差异于以往一样平常需要多阶段、大量〖的〗数据预处置『和』特征工程配合统计机械学习〖的〗脑电波剖析,MindID 可以直接处置脑电波〖的〗原始数据,做波段剖析后只保留 Delta 波段。

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【「基于」此】,他们设计出一个「基于」注重力机制〖的〗 LSTM 〖的〗 encoder-decoder 架构来学习鲁棒〖的〗脑电『波表征』,并在此基础上举行识别。这项研究于 2018 年正式被 UbiComp 吸收。

DeepKey 模子与现实环境中〖的〗可行性为了战胜传统〖的〗单模态生物认【证系统】〖的〗局限性,顺应对身份识别〖的〗平安可靠性越来越高〖的〗要求,姚丽娜团队提出了一种「基于」 EEG 『和』步态〖的〗多模态生物认【证系统】 DeepKey。

DeepKey 包罗了三个自力〖的〗模块:无效 ID 〖过滤模块〗、「基于」 Delta 波段〖的〗脑电「信号」识别模块『和』步态识别模块。

当 DeepKey 系统收到一个用户〖的〗通行权限请求时,系统会通过非侵入式脑波采集头盔网络用户〖的〗实时脑电波「信号」并通过可穿着式传感器采集用户〖的〗步态「信号」。

图 | 数据网络:第一步采集单独〖的〗脑电「信号」,第二步采集步态「信号」(【来】源:「受访者」)

例如腕部、腰部『和』腿部〖的〗三维加速率『和』角动量等信息,DeepKey 系统会首先将实时采集到〖的〗脑电波与步态「信号」输入至无效 ID 〖过滤模块〗。无效 ID 〖过滤模块〗会旨在通过无监视〖的〗脑电波「信号」对比快速做出开端判断。

若是用户被判断为冒名顶替者,其通行请求会直接被拒绝。若是用户通过了开端判断,系统则会对其脑电波与步态「信号」举行进一步剖析。

研究团队通过自主设计〖的〗连系注重力模子〖的〗 RNN 算法同时对脑电波「信号」『和』步态「信号」举行 ID 识别。脑电「信号」识别模块会凭证学习到脑电波「信号」〖的〗表征确认用户〖的〗身份即脑电图 ID。

同理,步态识别模块会确认用户〖的〗步态 ID。厥后,DeepKey 系统会对照用户〖的〗脑电图 ID 『和』步态 ID,只有二者一致时才会予以通行,否则会拒绝通行请求。

(另外),研究团队还通过大量〖的〗实验对要害参数(如会话『和』脑电频带) 『和』系统延迟举行了研究。例如,DeepKey 系统在吸收到用户「信号」后只需要 0.39 秒即可完成身份验证,在系统延迟方面完全知足现实应用〖的〗要求。

图 | 身份验证事情流程(【来】源:「受访者」)

实验团队还测试了外界滋扰对于系统准确性〖的〗影响,实验效果解释 DeepKey 系统在多种环境因素〖的〗影响下依然具有很好〖的〗性 能[,显示出优越〖的〗鲁棒性。而且 DeepKey 对于硬件〖的〗依赖较低,在较少〖的〗脑电波通道上依然可以取得令人知足〖的〗识别效果。

由于脑电波「信号」〖的〗不能复制性,相较于传统〖的〗生物识别系统而言,DeepKey 『和』 MindID 能[够提供更好〖的〗平安性,加倍知足一些高保密场所〖的〗要求。

在这些场所中,使用者加倍关注〖的〗是拒绝一切可疑〖的〗通行请求,最大化〖的〗阻止 “丧家之犬”。就此而言,DeepKey 在实验室条件下实现了很好〖的〗甄别效果(全数识别并拒绝了来自冒充者〖的〗 1000 个通行请求)。

这一功效为进一步研究「基于」脑电『和』步态数据〖的〗多模态生物特征认【证系统】奠基了基础。

姚丽娜示意,其一,Deepkey 『和』 MindID 〖的〗系统设计推广了深度学习在生物信息识别方面〖的〗应用,而且证实晰深度学习可以促进并完善这个领域〖的〗研究;

其二,「基于」一些怪异〖的〗优势,好比不能复制性『和』可靠性等,脑电波可以作为一种有用〖的〗手段来举行生物识别,〖并〗且通过实验证实晰人〖的〗脑电波「信号」〖的〗‘唯一无二性’,证实了‘【脑纹】’〖的〗存在;

其三,在实验室条件下证实晰这一类解决方案〖的〗可行性以及有用性,系统可以在很短时间内准确识别出具有通行权限〖的〗用户『和』冒充者,“这也为以后在”商业以及真实场景中〖的〗推广提供了佐证;

其四,DeepKey 〖的〗硬件装备只需要脑电波采集器(由于近年来〖的〗科技生长,非侵入式脑电波采集装备〖的〗价钱已大大降低)『和』步态传感器,可以将系统成本控制在较低局限内。

而就 DeepKey 多模态生物识别系统在现实场景中应用〖的〗可行性上来说,姚丽娜示意:“现在在我们〖的〗实验环境下,这个事情〖的〗可靠性是对照好〖的〗。这项研究也提供了一个可行〖的〗解决偏向。”

而运用到现实环境〖的〗话,可 能[还需要进一步更庞大〖的〗验证。好比,在姚丽娜现在〖的〗实验中,脑波主要采集于非侵入式〖的〗 EEG 采集头盔,这种装备虽然易于携带而且低廉,然则劣势也很显著,好比信噪比很低,容易受客观环境以及受试人自身身体、心理以及情绪转变〖的〗影响。

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