We present a practical match-on-card design for face verification in which compact 64/128-bit templates are produced off-card by PCA-ITQ and compared on-card via constant-time Hamming distance. We specify ISO/IEC 7816-4 and 14443-4 command APDUs with fixed-length payloads and decision-only status words (no score leakage), together with a minimal per-identity EEPROM map. Using real binary codes from a CelebA working set (55 identities, 412 images), we (i) derive operating thresholds from ROC/DET, (ii) replay enroll->verify transactions at those thresholds, and (iii) bound end-to-end time by pure link latency plus a small constant on-card budget. Even at the slowest contact rate (9.6 kbps), total verification time is 43.9 ms (64 b) and 52.3 ms (128 b); at 38.4 kbps both are <14 ms. At FAR = 1%, both code lengths reach TPR = 0.836, while 128 b lowers EER relative to 64 b. An optional +6 B helper (targeted symbol-level parity over empirically unstable bits) is latency-negligible. Overall, short binary templates, fixed-payload decision-only APDUs, and constant-time matching satisfy ISO/IEC transport constraints with wide timing margin and align with ISO/IEC 24745 privacy goals. Limitations: single-dataset evaluation and design-level (pre-hardware) timing; we outline AgeDB/CFP-FP and on-card microbenchmarks as next steps.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员