一个拟议的生物识别身份验证混合方法,使用虹膜识别来提高云安全性
Hosam El-Sofany1, Belgacem Bouallegue1,2, Yasser M Abd El-Latif3
1College of Computer Science, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia.
Heliyon
|September 12, 2024
概括
本研究介绍了一种使用虹膜识别,边缘检测和细分来增强云安全的混合生物识别系统. 这种新的方法实现了高的识别率,提高了认证安全性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络安全 网络安全
- 生物识别信息 生物识别信息
背景情况:
- 传统的身份验证方法面临安全挑战.
- 生物识别系统提供了一个更安全的替代方案,但具有技术上的局限性.
- 云系统需要强大的安全措施.
研究的目的:
- 提出一种混合方法,将边缘检测和细分结合起来,以提高云系统安全性.
- 为了利用虹膜识别来实现安全的生物识别身份验证.
- 评估拟议方法在改善云安全服务方面的有效性.
主要方法:
- 一种混合方法,整合边缘检测和细分技术.
- 虹膜识别用于生物识别特征提取.
- 使用哈明距离 (HD) 和卷积神经网络 (CNN) 进行分类.
- 在MMU,IITD和CASIA Iris Interval V4数据集上进行验证.
主要成果:
- 在使用CNN的MMU数据集上实现了99.50%的识别率.
- 在使用CNN的IITD数据集上获得了97.18%的识别率.
- 在使用HD的CASIA数据集上达到95.07%的识别率.
- 与以前的研究分类器相比,表现出优越的性能.
结论:
- 拟议的混合生物识别系统显著提高了云安全性.
- 虹膜识别与先进的图像处理和机器学习相结合,提供了高精度.
- 该方法为安全的云身份验证提供了可行的解决方案.
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