Multimodal Biometric Authentication Using Camera-Based PPG and Fingerprint Fusion

📄 arXiv: 2412.05660v1 📥 PDF

作者: Xue Xian Zheng, M. M. Ur Rahma, Bilal Taha, Mudassir Masood, Dimitrios Hatzinakos, Tareq Al-Naffouri

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-07

💡 一句话要点

提出基于相机PPG和指纹融合的多模态生物特征认证系统，提升用户验证精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生物特征认证 相机PPG 指纹融合 状态空间模型 交叉模态注意力

📋 核心要点

  1. 现有生物特征认证方法在复杂环境下表现不佳，且易受欺骗攻击，安全性有待提升。
  2. 利用智能手机摄像头获取PPG信号，并融合指纹信息，构建更安全可靠的多模态认证系统。
  3. 实验结果表明，该系统在用户验证精度上表现优异，优于现有的单模态或简单融合方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态生物特征认证系统，该系统集成了从智能手机摄像头获取的PPG信号和指纹数据，以提高用户验证的准确性。用户只需将指尖放在摄像头镜头上几秒钟，即可捕获和处理独特的生物特征。该方法采用具有两个结构化状态空间模型（SSM）编码器的神经网络来处理不同的模态。指纹图像被转换为像素序列，并与分割后的PPG波形一起输入到编码器中。然后，交叉模态注意力机制提取精细的特征表示，而面向分布的对比损失函数将这些特征在统一的潜在空间中对齐。实验结果表明，该系统在单会话和双会话认证场景中的各种评估指标上均表现出卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有生物特征认证方法，如仅依赖指纹或面部识别，容易受到伪造攻击，且在光照不足或运动干扰等复杂环境下性能下降。因此，需要一种更鲁棒、更安全的认证方案。

核心思路：论文的核心思路是将相机采集的PPG信号与指纹信息进行融合，利用PPG信号的活体检测能力和指纹的唯一性，构建一个多模态生物特征认证系统。通过融合两种模态的信息，可以提高系统的安全性和鲁棒性。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 数据采集：通过智能手机摄像头采集指纹图像和PPG信号。2) 预处理：对指纹图像进行增强和分割，对PPG信号进行滤波和波形分割。3) 特征提取：使用两个结构化状态空间模型（SSM）编码器分别提取指纹和PPG信号的特征。4) 特征融合：使用交叉模态注意力机制融合两种模态的特征。5) 分类：使用对比损失函数训练分类器，实现用户身份验证。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于结构化状态空间模型（SSM）的特征提取方法，能够有效提取指纹和PPG信号的时序特征。2) 引入了交叉模态注意力机制，能够自适应地学习不同模态之间的关联性，从而提高特征融合的效果。3) 使用面向分布的对比损失函数，能够更好地对齐不同模态的特征，提高分类器的性能。

关键设计：1) 使用两个独立的SSM编码器分别处理指纹和PPG信号，保证了模态的独立性。2) 交叉模态注意力机制的设计允许系统学习两种模态之间的互补信息。3) 面向分布的对比损失函数旨在最小化同一用户的不同模态特征之间的距离，同时最大化不同用户特征之间的距离，从而提高认证的准确性。具体参数设置和网络结构细节在论文正文中给出，此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在单会话和双会话认证场景中均表现出优异的性能。具体性能数据未知，但摘要中提到该系统在各种评估指标上均优于现有方法。通过融合PPG和指纹信息，该系统能够有效提高用户验证的准确性和安全性，降低错误接受率和错误拒绝率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能手机安全解锁、移动支付身份验证、门禁系统等领域。通过结合PPG和指纹信息，可以有效提高身份验证的安全性和可靠性，防止欺骗攻击，保护用户隐私和财产安全。未来，该技术还可扩展到其他生物特征模态，构建更强大的多模态认证系统。

📄 摘要（原文）

Camera-based photoplethysmography (PPG) obtained from smartphones has shown great promise for personalized healthcare and secure authentication. This paper presents a multimodal biometric system that integrates PPG signals extracted from videos with fingerprint data to enhance the accuracy of user verification. The system requires users to place their fingertip on the camera lens for a few seconds, allowing the capture and processing of unique biometric characteristics. Our approach employs a neural network with two structured state-space model (SSM) encoders to manage the distinct modalities. Fingerprint images are transformed into pixel sequences, and along with segmented PPG waveforms, they are input into the encoders. A cross-modal attention mechanism then extracts refined feature representations, and a distribution-oriented contrastive loss function aligns these features within a unified latent space. Experimental results demonstrate the system's superior performance across various evaluation metrics in both single-session and dual-session authentication scenarios.