The Detectors-based Classification for Biometric Identification Optimization in Multi-level Security Applications
Autor/autori: Sorin SOVIANY, Sorin PUŞCOCI
Rezumat: Lucrarea prezintă o modalitate eficientă computaţional pentru creşterea performanţelor identificării biometrice în aplicaţii cu niveluri multiple de securitate. Metoda se bazează pe aplicarea unei strategii de clasificare de tip ţintă-non-ţintă, în care se doreşte identificarea cât mai precisă doar a unui număr redus dintre utilizatorii resursei protejate. Prin urmare, identificarea vizează doar persoanele cu cele mai ridicate privilegii, în restul cazurilor identităţile exacte neavând aceeaşi importanţă. Metoda asigură optimizarea costurilor computaţionale în raport cu precizia identificării, de asemeni reducerea timpului de execuţie la procesarea datelor biometrice. Aplicaţiile tipice sunt cele care reclamă mai multe niveluri de securitate
Cuvinte cheie: detector, identitate ţintă, clasificator ierarhic
Abstract: The paper presents a computationally efficient method to increase the biometric identification performances for multi-level security applications. The method relies on a target vs. non-target classification approach looking to precisely identify only a few users of the protected resource. Therefore the identification is mainly focused on the most authorized individuals with the highest privileges; all the other identities are less important. The method provides an optimal computational costs vs. identification accuracy trade-off with a suitable decrease of the execution time for biometric data processing. The typical applications requires several security levels
Keywords: detector, target identity, hierarchical classifier