@artem_guy

Как зашифровать извлеченные биометрические признаки на выходе обучения классификатора/нейросети?

Доброго времени суток! Возник вопрос относительно биометрической идентификации, а именно случая, когда пользователь по фото может пройти авторизацию (смоделированно). Но загвоздка пока в следующем - мне необходимо на выходе классификатора / нейросети получать не метку класса, а уже ключ на основе признаков, извлеченных из изображения лица (обычное "распознавание" по лицу с вебки - давно пройденный и реализованный мною этап).
Сам я сейчас копаюсь в массивах зарубежных англоязычных статей (а это весьма длительное занятие), поэтому и решил задать вопрос тут, может, кто-то уже работал в этой области и подскажет методы, или какие-либо варианты, чтобы можно было сразу читать по теме, а не около того :)

P. S. Нашел вариант про нечеткие экстракторы, пока изучаю "природу" данного метода :)
  • Вопрос задан
  • 313 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
begemot_sun
@begemot_sun
Программист в душе.
Обучаете автоэнкодер на ваших данных. Потом берете средний слой (самый наименьший по кол-ву нейронов), он то и будет "абстрактным" кодом вашего изображения. Или я не понял вопроса ?
Ответ написан
@SolidMinus
По поводу безопасности я все четко описал в комментах к своей статье.

Если делать проверку биометрических признаков при помощи MLP-классификатора, то шифровать не имеет смысла, сама матрица весов нейронной сети уже будет чем-то вроде хэша, а feed-forward входного вектора через нейронную сеть - сверкой с этим хэшом. Таким образом по моему ту методу имеем N матриц весов, где N - количество пользователей, хранить вектора уже не имеет смысла.

https://habrahabr.ru/post/336198/

Кстати, удачно, всего через 5 дней после вашего вопроса. Прочтите статью, мб интересные идеи оттуда подчерпнете.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы