Trustworthy Compression? Impact of AI-based Codecs on Biometrics for Law Enforcement

要約

画像ベースの生体認証は、虹彩、指紋、ソフト生体認証などのさまざまな側面で法執行を支援できます。
認識のための重要な前提条件は、画像内に十分な生体情報が存在することです。
強力な JPEG 圧縮によりそのような詳細が除去されることが視覚的に明らかです。
ただし、最新の AI ベースの画像圧縮では、非常に強力な圧縮率であっても画像の多くの詳細が保持されるようです。
しかし、これらの認識された詳細は必ずしも測定に基づいているわけではないため、これらの画像が依然として生体認証に使用できるかどうかという疑問が生じます。
この研究では、AI 圧縮が虹彩、指紋、ソフト バイオメトリック (布地とタトゥー) 画像にどのような影響を与えるかを調査します。
AI圧縮後の虹彩や指紋画像の認識性能も調査します。
指紋認識は非常に堅牢である一方、虹彩認識は大きな影響を受ける可能性があることがわかりました。
ディテールの損失は、布地やタトゥーの画像で定性的に最もよく見られます。
全体として、私たちの結果は、AI 圧縮によって依然として多くの生体認証タスクが可能であることを示していますが、機密性の高いタスクでは強力な圧縮係数に注意することが推奨されます。

要約(オリジナル)

Image-based biometrics can aid law enforcement in various aspects, for example in iris, fingerprint and soft-biometric recognition. A critical precondition for recognition is the availability of sufficient biometric information in images. It is visually apparent that strong JPEG compression removes such details. However, latest AI-based image compression seemingly preserves many image details even for very strong compression factors. Yet, these perceived details are not necessarily grounded in measurements, which raises the question whether these images can still be used for biometric recognition. In this work, we investigate how AI compression impacts iris, fingerprint and soft-biometric (fabrics and tattoo) images. We also investigate the recognition performance for iris and fingerprint images after AI compression. It turns out that iris recognition can be strongly affected, while fingerprint recognition is quite robust. The loss of detail is qualitatively best seen in fabrics and tattoos images. Overall, our results show that AI-compression still permits many biometric tasks, but attention to strong compression factors in sensitive tasks is advisable.

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