THRIVE: Threshold Homomorphic encryption based secure and privacy preserving bIometric VErification system

In this paper, we propose a new biometric verification and template protection system which we call the THRIVE system. The system includes novel enrollment and authentication protocols based on threshold homomorphic cryptosystem where the private key is shared between a user and the verifier. In the THRIVE system, only encrypted binary biometric templates are stored in the database and verification is performed via homomorphically randomized templates, thus, original templates are never revealed during the authentication stage. The THRIVE system is designed for the malicious model where the cheating party may arbitrarily deviate from the protocol specification. Since threshold homomorphic encryption scheme is used, a malicious database owner cannot perform decryption on encrypted templates of the users in the database. Therefore, security of the THRIVE system is enhanced using a two-factor authentication scheme involving the user's private key and the biometric data. We prove security and privacy preservation capability of the proposed system in the simulation-based model with no assumption. The proposed system is suitable for applications where the user does not want to reveal her biometrics to the verifier in plain form but she needs to proof her physical presence by using biometrics. The system can be used with any biometric modality and biometric feature extraction scheme whose output templates can be binarized. The overall connection time for the proposed THRIVE system is estimated to be 336 ms on average for 256-bit biohash vectors on a desktop PC running with quad-core 3.2 GHz CPUs at 10 Mbit/s up/down link connection speed. Consequently, the proposed system can be efficiently used in real life applications

Assessment of a Vision-Based Technique for an Automatic Van Herick Measurement System

The adoption of artificial intelligence (AI) methods within the instrumentation and measurements field is nowadays an attractive research area. On the one hand, making machines learn from data how to perform an activity, rather than hard code sequential instructions, is a convenient and effective solution in many modern research areas. On the other hand, AI allows for the compensation of inaccurate or not complete models of specific phenomena or systems. In this context, this article investigates the possibility to exploit suitable machine learning (ML) techniques in a vision-based ophthalmic instrument to perform automatic anterior chamber angle (ACA) measurements. In particular, two convolutional neural network (CNN)-based networks have been identified to automatically classify acquired images and select the ones suitable for the Van Herick procedure. Extensive clinical trials have been conducted by clinicians, from which a realistic and heterogeneous image dataset has been collected. The measurement accuracy of the proposed instrument is derived by extracting measures from the images of the aforementioned dataset, as well as the system performances have been assessed with respect to differences in patients' eye color. Currently, the ACA measurement procedure is performed manually by appropriately trained medical personnel. For this reason, ML and vision-based techniques may greatly improve both test objectiveness and diagnostic accessibility, by enabling an automatic measurement procedure

Support Vector Machines in R

Being among the most popular and efficient classification and regression methods currently available, implementations of support vector machines exist in almost every popular programming language. Currently four R packages contain SVM related software. The purpose of this paper is to present and compare these implementations.

Proof-of-Concept

Biometry is an area in great expansion and is considered as possible solution to cases where high authentication parameters are required. Although this area is quite advanced in theoretical terms, using it in practical terms still carries some problems. The systems available still depend on a high cooperation level to achieve acceptable performance levels, which was the backdrop to the development of the following project. By studying the state of the art, we propose the creation of a new and less cooperative biometric system that reaches acceptable performance levels.A constante necessidade de parâmetros mais elevados de segurança, nomeadamente ao nível de autenticação, leva ao estudo biometria como possível solução. Actualmente os mecanismos existentes nesta área tem por base o conhecimento de algo que se sabe ”password” ou algo que se possui ”codigo Pin”. Contudo este tipo de informação é facilmente corrompida ou contornada. Desta forma a biometria é vista como uma solução mais robusta, pois garante que a autenticação seja feita com base em medidas físicas ou compartimentais que definem algo que a pessoa é ou faz (”who you are” ou ”what you do”). Sendo a biometria uma solução bastante promissora na autenticação de indivíduos, é cada vez mais comum o aparecimento de novos sistemas biométricos. Estes sistemas recorrem a medidas físicas ou comportamentais, de forma a possibilitar uma autenticação (reconhecimento) com um grau de certeza bastante considerável. O reconhecimento com base no movimento do corpo humano (gait), feições da face ou padrões estruturais da íris, são alguns exemplos de fontes de informação em que os sistemas actuais se podem basear. Contudo, e apesar de provarem um bom desempenho no papel de agentes de reconhecimento autónomo, ainda estão muito dependentes a nível de cooperação exigida. Tendo isto em conta, e tudo o que já existe no ramo do reconhecimento biometrico, esta área está a dar passos no sentido de tornar os seus métodos o menos cooperativos poss??veis. Possibilitando deste modo alargar os seus objectivos para além da mera autenticação em ambientes controlados, para casos de vigilância e controlo em ambientes não cooperativos (e.g. motins, assaltos, aeroportos). É nesta perspectiva que o seguinte projecto surge. Através do estudo do estado da arte, pretende provar que é possível criar um sistema capaz de agir perante ambientes menos cooperativos, sendo capaz de detectar e reconhecer uma pessoa que se apresente ao seu alcance.O sistema proposto PAIRS (Periocular and Iris Recognition Systema) tal como nome indica, efectua o reconhecimento através de informação extraída da íris e da região periocular (região circundante aos olhos). O sistema é construído com base em quatro etapas: captura de dados, pré-processamento, extração de características e reconhecimento. Na etapa de captura de dados, foi montado um dispositivo de aquisição de imagens com alta resolução com a capacidade de capturar no espectro NIR (Near-Infra-Red). A captura de imagens neste espectro tem como principal linha de conta, o favorecimento do reconhecimento através da íris, visto que a captura de imagens sobre o espectro visível seria mais sensível a variações da luz ambiente. Posteriormente a etapa de pré-processamento implementada, incorpora todos os módulos do sistema responsáveis pela detecção do utilizador, avaliação de qualidade de imagem e segmentação da íris. O modulo de detecção é responsável pelo desencadear de todo o processo, uma vez que esta é responsável pela verificação da exist?ncia de um pessoa em cena. Verificada a sua exist?ncia, são localizadas as regiões de interesse correspondentes ? íris e ao periocular, sendo também verificada a qualidade com que estas foram adquiridas. Concluídas estas etapas, a íris do olho esquerdo é segmentada e normalizada. Posteriormente e com base em vários descritores, é extraída a informação biométrica das regiões de interesse encontradas, e é criado um vector de características biométricas. Por fim, é efectuada a comparação dos dados biometricos recolhidos, com os já armazenados na base de dados, possibilitando a criação de uma lista com os níveis de semelhança em termos biometricos, obtendo assim um resposta final do sistema. Concluída a implementação do sistema, foi adquirido um conjunto de imagens capturadas através do sistema implementado, com a participação de um grupo de voluntários. Este conjunto de imagens permitiu efectuar alguns testes de desempenho, verificar e afinar alguns parâmetros, e proceder a optimização das componentes de extração de características e reconhecimento do sistema. Analisados os resultados foi possível provar que o sistema proposto tem a capacidade de exercer as suas funções perante condições menos cooperativas