احراز بی‌درنگ هویت متقاضیان خدمات الکترونیک با استفاده از روش مبتنی بر یادگیری عمیق سه بُعدی با دو مسیر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

احراز هویت در فضای مجازی، حفظ امنیت ملی را به دنبال دارد و اگر با دقت بسیار بالا انجام شود، می‌تواند به‌عنوان پدافند غیرعامل برای تداوم خدمت‌رسانی در شرایط مختلف مورد توجه قرار گیرد. پژوهش حاضر با هدف پیشنهاد یک روش کاملاً کاربردی برای احراز هویت متقاضیان خدمات الکترونیک بصورت بی‌درنگ ارائه شده است. برای جلوگیری از حقه‌های احتمالی کاربران، در روش پیشنهادی از شناسایی حرکات ماهیچه‌های صورت و سنجه‌ی بیومتریکی عنبیه استفاده شده است. عنبیه قابلیت اطمینان بیشتری را ایجاد می‌کند و قابل سرقت و جعل نیست؛ زیرا باید بصورت زنده در اختیار باشد. برای احراز هویت و به طور همزمان، شناسایی حرکات ماهیچه‌های صورت و تمییز فرد زنده از تصویر، یک روش مبتنی بر یادگیری عمیق سه بُعدیِ با دو مسیر پیشنهاد شده است. با توجه به ارزیابی‌ها مشخص شد که روش پیشنهادی اطمینان قابل توجهی را برای استفاده عموم فراهم می‌آورد و قابل اجرا در شرایط واقعی و عملی می‌باشد. با استفاده از روش پیشنهادی، دقت 99/99 درصد و میانگین صحت احراز هویت و شناسایی افراد در هر دو پایگاه داده CASME و CASME2 بیش از 50/99 درصد است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Real-time Authentication for Electronic Service Applicants using a Method Based on Two-Stream 3D Deep Learning

نویسندگان [English]

  • Vida Esmaeili
  • Mahmood Mohassel Feghhi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
چکیده [English]

Authentication in cyberspace aims to maintain national security, and if it is done with high accuracy, it can be considered as a passive defense for the continuity of service delivery under different conditions. The present research aims to propose a fully applicable method for authentication of the applicants for electronic services in real-time. In order to prevent the possible tricks of the users, in the proposed method, identification of facial muscle movements and iris biometric measurement have been used. The iris creates more reliability and cannot be stolen or faked; because it must be available live. A method based on two-stream 3D deep learning is proposed for authentication and simultaneously identifying facial muscle movements and distinguishing a living person from an image. According to the evaluations, it was found that the proposed method provides significant assurance for public use and is applicable in real and practical conditions. Using the proposed method, the accuracy of the proposed method is 99.99%, and the average precision of authentication and identifying people in both CASME and CASME2 databases is more than 99.5%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Authentication
  • iris biometrics
  • detection of facial muscle movements
  • deep learning
  • Two-Stream 3D-DenseNet