Mixing Biometric Data For Generating Joint Identities and Preserving Privacy

Biometrics is the science of automatically recognizing individuals by utilizing biological traits such as fingerprints, face, iris and voice. A classical biometric system digitizes the human body and uses this digitized identity for human recognition. In this work, we introduce the concept of mixing biometrics. Mixing biometrics refers to the process of generating a new biometric image by fusing images of different fingers, different faces, or different irises. The resultant mixed image can be used directly in the feature extraction and matching stages of an existing biometric system. In this regard, we design and systematically evaluate novel methods for generating mixed images for the fingerprint, iris and face modalities. Further, we extend the concept of mixing to accommodate two distinct modalities of an individual, viz., fingerprint and iris. The utility of mixing biometrics is demonstrated in two different applications. The first application deals with the issue of generating a joint digital identity. A joint identity inherits its uniqueness from two or more individuals and can be used in scenarios such as joint bank accounts or two-man rule systems. The second application deals with the issue of biometric privacy, where the concept of mixing is used for de-identifying or obscuring biometric images and for generating cancelable biometrics. Extensive experimental analysis suggests that the concept of biometric mixing has several benefits and can be easily incorporated into existing biometric systems

Application and Theory of Multimedia Signal Processing Using Machine Learning or Advanced Methods

This Special Issue is a book composed by collecting documents published through peer review on the research of various advanced technologies related to applications and theories of signal processing for multimedia systems using ML or advanced methods. Multimedia signals include image, video, audio, character recognition and optimization of communication channels for networks. The specific contents included in this book are data hiding, encryption, object detection, image classification, and character recognition. Academics and colleagues who are interested in these topics will find it interesting to read

Handbook of Vascular Biometrics

This open access handbook provides the first comprehensive overview of biometrics exploiting the shape of human blood vessels for biometric recognition, i.e. vascular biometrics, including finger vein recognition, hand/palm vein recognition, retina recognition, and sclera recognition. After an introductory chapter summarizing the state of the art in and availability of commercial systems and open datasets/open source software, individual chapters focus on specific aspects of one of the biometric modalities, including questions of usability, security, and privacy. The book features contributions from both academia and major industrial manufacturers

Securing Cloud Storage by Transparent Biometric Cryptography

With the capability of storing huge volumes of data over the Internet, cloud storage has become a popular and desirable service for individuals and enterprises. The security issues, nevertheless, have been the intense debate within the cloud community. Significant attacks can be taken place, the most common being guessing the (poor) passwords. Given weaknesses with verification credentials, malicious attacks have happened across a variety of well-known storage services (i.e. Dropbox and Google Drive) – resulting in loss the privacy and confidentiality of files. Whilst today's use of third-party cryptographic applications can independently encrypt data, it arguably places a significant burden upon the user in terms of manually ciphering/deciphering each file and administering numerous keys in addition to the login password. The field of biometric cryptography applies biometric modalities within cryptography to produce robust bio-crypto keys without having to remember them. There are, nonetheless, still specific flaws associated with the security of the established bio-crypto key and its usability. Users currently should present their biometric modalities intrusively each time a file needs to be encrypted/decrypted – thus leading to cumbersomeness and inconvenience while throughout usage. Transparent biometrics seeks to eliminate the explicit interaction for verification and thereby remove the user inconvenience. However, the application of transparent biometric within bio-cryptography can increase the variability of the biometric sample leading to further challenges on reproducing the bio-crypto key. An innovative bio-cryptographic approach is developed to non-intrusively encrypt/decrypt data by a bio-crypto key established from transparent biometrics on the fly without storing it somewhere using a backpropagation neural network. This approach seeks to handle the shortcomings of the password login, and concurrently removes the usability issues of the third-party cryptographic applications – thus enabling a more secure and usable user-oriented level of encryption to reinforce the security controls within cloud-based storage. The challenge represents the ability of the innovative bio-cryptographic approach to generate a reproducible bio-crypto key by selective transparent biometric modalities including fingerprint, face and keystrokes which are inherently noisier than their traditional counterparts. Accordingly, sets of experiments using functional and practical datasets reflecting a transparent and unconstrained sample collection are conducted to determine the reliability of creating a non-intrusive and repeatable bio-crypto key of a 256-bit length. With numerous samples being acquired in a non-intrusive fashion, the system would be spontaneously able to capture 6 samples within minute window of time. There is a possibility then to trade-off the false rejection against the false acceptance to tackle the high error, as long as the correct key can be generated via at least one successful sample. As such, the experiments demonstrate that a correct key can be generated to the genuine user once a minute and the average FAR was 0.9%, 0.06%, and 0.06% for fingerprint, face, and keystrokes respectively. For further reinforcing the effectiveness of the key generation approach, other sets of experiments are also implemented to determine what impact the multibiometric approach would have upon the performance at the feature phase versus the matching phase. Holistically, the multibiometric key generation approach demonstrates the superiority in generating the bio-crypto key of a 256-bit in comparison with the single biometric approach. In particular, the feature-level fusion outperforms the matching-level fusion at producing the valid correct key with limited illegitimacy attempts in compromising it – 0.02% FAR rate overall. Accordingly, the thesis proposes an innovative bio-cryptosystem architecture by which cloud-independent encryption is provided to protect the users' personal data in a more reliable and usable fashion using non-intrusive multimodal biometrics.Higher Committee of Education Development in Iraq (HCED

Biometrics & [and] Security:Combining Fingerprints, Smart Cards and Cryptography

Since the beginning of this brand new century, and especially since the 2001 Sept 11 events in the U.S, several biometric technologies are considered mature enough to be a new tool for security. Generally associated to a personal device for privacy protection, biometric references are stored in secured electronic devices such as smart cards, and systems are using cryptographic tools to communicate with the smart card and securely exchange biometric data. After a general introduction about biometrics, smart cards and cryptography, a second part will introduce our work with fake finger attacks on fingerprint sensors and tests done with different materials. The third part will present our approach for a lightweight fingerprint recognition algorithm for smart cards. The fourth part will detail security protocols used in different applications such as Personal Identity Verification cards. We will discuss our implementation such as the one we developed for the NIST to be used in PIV smart cards. Finally, a fifth part will address Cryptography-Biometrics interaction. We will highlight the antagonism between Cryptography – determinism, stable data – and Biometrics – statistical, error-prone –. Then we will present our application of challenge-response protocol to biometric data for easing the fingerprint recognition process

Contributions to non-conventional biometric systems : improvements on the fingerprint, facial and handwriting recognition approach

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.Os sistemas biométricos são amplamente utilizados pela sociedade. A maioria das aplicações desses sistemas está associada à identificação civil e à investigação criminal. No entanto, com o tempo, o desempenho dos métodos tradicionais de biometria está chegando ao limite. Neste contexto, sistemas biométricos emergentes ou não convencionais estão ganhando importância. Embora promissores, novos sistemas, assim como qualquer nova tecnologia, trazem consigo não apenas potencialidades, mas também fragilidades. Este trabalho apresenta contribuições para três importantes sistemas biométricos não convencionais (SBNC): impressão digital, reconhecimento facial e reconhecimento de escrita. No que diz respeito às impressões digitais, este trabalho apresenta um novo método para detectar a vida em dispositivos de impressão digital multivista sem toque, utilizando descritores de textura e redes neurais artificiais. Com relação ao reconhecimento facial, um método de reconhecimento de faces baseado em algoritmos de característica invariante à escala (SIFT e SURF) que opera sem a necessidade de treinamento prévio do classificador e que realiza o rastreamento de indivíduos em ambientes não controlados é apresentado. Finalmente, um método de baixo custo que usa sinais de acelerômetro e giroscópio obtidos a partir de um sensor acoplado a canetas convencionais para realizar o reconhecimento em tempo real de assinaturas é apresentado. Resultados mostram que os métodos propostos são promissores e que juntos podem contribuir para o aprimoramento dos SBNCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Biometric systems are widely used by society. Most applications are associated with civil identification and criminal investigation. However, over time, traditional methods of performing biometrics have been reaching their limits. In this context, emerging or nonconventional biometric systems (NCBS) are gaining ground. Although promising, new systems, as well as any new technology, bring not only potentialities but also weaknesses. This work presents contributions to three important non-conventional biometric systems: fingerprint, facial, and handwriting recognition. With regard to fingerprints, this work presents a novel method for detecting life on Touchless Multi-view Fingerprint Devices, using Texture Descriptors and Artificial Neural Networks. With regard to face recognition, a facial recognition method is presented, based on Scale Invariant Feature Algorithms (SIFT and SURF), that operates without the need of previous training of a classifier and can be used to track individuals in an unconstrained environment. Finally, a low-cost on-line handwriting signature recognition method that uses accelerometer and gyroscope signals obtained from a sensor coupled to conventional pens to identify individuals in real time is presented. Results show that the proposed methods are promising and that together may contribute to the improvement of the NCB

Revisão histórica dos dermatóglifos e estudo comparativo entre o método tradicional de impressão palmar com tinta e método de escaneamento digital em um grupo de escolares de Curitiba, Paraná

Resumo: Os dermatóglifos (derma-pele, glifeín-esculpir) são sistemas de cristas e sulcos do estrato córneo da epiderme, presentes nas áreas ventrais dos dedos das mãos, dos pés bem como de regiões palmares e plantares em seres humanos. Estes sistemas de cristas são formados entre a 13ª e 19ª semana de vida embrionária e apresentam figuras e padrões característicos (arcos, presilhas, verticilos e trirrádios) que permanecem inalterados por toda a vida sofrendo somente variações do crescimento. As primeiras descrições científicas dos dermatóglifos apareceram na literatura no século XVII e sua classificação sistemática em 1823 por Purkinge. A nomenclatura clássica (arco, presilha e verticilo) foi estabelecida por Sir Francis Galton em 1888 e os trirrádios palmares por Wilder em 1897. O termo dermatóglifos foi estabelecido por Cummins e Midlo em 1926 quando iniciou a ciência moderna dos dermatóglifos, com a demonstração da importante correlação entre a Síndrome de Down e a presença da prega transversal palmar única. No Brasil, o estudo dos dermatóglifos teve início no século XX com estudos antropológicos em indígenas brasileiros de várias tribos. Na segunda metade daquele século cientistas brasileiros dedicaram-se á publicação do tema com enfoque na antropologia e medicina. O sistema de classificação das cristas de figuras ou padrões utilizados para a identificação pessoal ou estudos de herança requer procedimentos numéricos como a contagem de linhas entre pontos específicos ou medida de ângulos. Seu estudo é de aplicação forense, antropologia física, biologia humana, genética e clínica médica. Atualmente as tecnologias em imagem e computação facilitaram a captação das imagens dermatoglíficas para fins de identificação pessoal, investigação criminal e controle de indivíduos. Por meio da análise e interpretação científica das alterações dermatoglíficas, em três diferentes métodos de coleta das imagens digito-palmares, foi avaliada a utilidade do estudo dos dermatóglifos em um grupo de escolares da cidade de Curitiba-Paraná. Os métodos foram comparados quanto a sua eficácia de leitura das imagens. Foram coletadas impressões digito-palmares por método clássico de impressão com tinta e realizado escaneamento das mãos com digitalização das imagens. A leitura dermatoglífica das imagens escaneadas foi estudada pelos métodos semiautomático RIDGECOUNTER e automático IMAGO-UFPR. Em um grupo de escolares de ambos os gêneros e nas mãos direita e esquerda foi realizada a comparação dos seguintes parâmetros pelos três métodos: a presença de padrões ou figuras (arco, presilha e verticilo) em cada dígito palmar, a contagem do número de cristas dermatoglíficas (TRC- contagem do número total de cristas) nos dez dígitos palmares, a posição do trirrádio axial proximal, a contagem do número de cristas entre os trirrádios palmares (a-b, b-c e c-d), a medida do ângulo atd, a presença dos padrões dermatoglíficos (arco, presilha e verticilo) nas áreas tenares e hipotenares e nas segunda e quarta áreas interdigitais palmares. Como resultado, quanto aos métodos, foi constatado que a acurácia do método com impressão por tinta dependerá da técnica da tomada da impressão e da avaliação da imagem (contagem visual), pois está sujeita a erros. É método adequado para a análise nível 1 dos dermatóglifos. As imagens escaneadas estão sujeitas à pressão a qual podem originar alterações na vizualização das figuras dos dígitos, levando a erros na leitura visual e marcação de trirrádios. É técnica adequada para o estudo ao nível 1, 2 e 3 dos dermatóglifos. O método de leitura semiautomático RIDGECOUNTER demonstrou ser método adequado para a captura dos três níveis de avaliação dos dermatóglifos. No entanto, esta técnica parece não ser totalmente adequada por não fazer a correção do contraste da imagem escaneada, o que pode prejudicar a leitura e retardar a análise das imagens. O método de leitura automática IMAGO-UFPR demonstrou ser técnica rápida, com precisão na contagem das cristas dermatoglíficas, mas ainda em aperfeiçoamento por apresentar dificuldade na captação e medida de trirrádios. Nenhum dos métodos estudados demonstrou ser mais eficiente que o outro na análise dos parâmetros dermatoglíficos dígito-palmares. Quanto aos parâmetros dermatoglíficos analisados neste estudo, foi constatado haver: diferença quanto aos gêneros para a-b, b-c e c-d no método de leitura com tinta, o mesmo ocorrendo no parâmetro b-c no método semiautomático RIDGECOUNTER e c-d no método IMAGO-UFPR. Foram encontradas diferenças entre mão direita e esquerda, entre os gêneros para o parâmetro a-b no método semiautomático RIDGECOUNTER. O ângulo atd apresentou diferença entre mão direita e esquerda apenas no gênero masculino no método de leitura IMAGO-UFPR. Estudos futuros deverão ser mais precisos, a fim de diminuir a margem de erro que possa existir com os diferentes métodos de leitura das imagens dermatoglíficas, o que poderá levar a uma melhor acurácia nos estudos desta área de pesquisa