BU, 13/11/2023
Por Jim Nash
Os pesquisadores dizem que desenvolveram um software leve que pode realizar detecção biométrica de impressão digital em tempo real.
Uma equipe de cientistas que trabalha na China, Portugal e Canadá afirma que o seu método requer um treino mais curto e menos parâmetros do que as abordagens anteriores.
Os pesquisadores supostamente aplicam um amplo sistema de aprendizagem (BLS) para detecção de vivacidade de impressões digitais, algo que eles dizem não ter sido feito antes e que não requer treinamento de GPU.
Um BLS aumenta o desempenho e a aplicabilidade dos algoritmos de detecção em dispositivos móveis, afirmam. A autenticação pode seguir uma detecção de vivacidade positiva.
Um artigo sobre o trabalho deles descreve um processo de três etapas.
Na primeira etapa, as regiões de interesse são extraídas de uma impressão e o ruído é removido. Em seguida, recursos de textura distinguíveis são construídos usando descritores de padrão binário local uniforme, ou ULBP, como entrada BLS.
Os descritores minimizam a variedade de padrões binários nos recursos biométricos de impressão digital enviados, preservando informações críticas para a detecção de vivacidade.
Por último, os recursos extraídos vão para o BLS para treinamento. O BLS é uma rede plana que coloca a entrada original do recurso mapeado nas notas do recurso. Isso generaliza a estrutura em nós de aumento, segundo o artigo.
Métodos concorrentes de aprendizagem profunda, dizem os pesquisadores, apresentam deficiências que são abordadas em sua abordagem.
Os dispositivos móveis não podem operar os complexos algoritmos de rede neural necessários devido a restrições de armazenamento e energia. E os modelos de redes neurais convolucionais resultam em muitos parâmetros para um treinamento eficiente.
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