論文の概要: Towards Palmprint Verification On Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13266v2
• Date: Mon, 3 Aug 2020 04:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 07:55:02.868498
• Title: Towards Palmprint Verification On Smartphones
• Title（参考訳）: スマートフォンのPalmprint検証に向けて
• Authors: Yingyi Zhang, Lin Zhang, Ruixin Zhang, Shaoxin Li, Jilin Li, Feiyue Huang
• Abstract要約: 過去20年間の研究によると、ヤシの印刷物は独特性と永続性に優れた効果がある。 我々はスマートフォン用のDeepMPV+というDCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。 DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.279124220123286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of mobile devices, smartphones have gradually become an indispensable part of people's lives. Meanwhile, biometric authentication has been corroborated to be an effective method for establishing a person's identity with high confidence. Hence, recently, biometric technologies for smartphones have also become increasingly sophisticated and popular. But it is noteworthy that the application potential of palmprints for smartphones is seriously underestimated. Studies in the past two decades have shown that palmprints have outstanding merits in uniqueness and permanence, and have high user acceptance. However, currently, studies specializing in palmprint verification for smartphones are still quite sporadic, especially when compared to face- or fingerprint-oriented ones. In this paper, aiming to fill the aforementioned research gap, we conducted a thorough study of palmprint verification on smartphones and our contributions are twofold. First, to facilitate the study of palmprint verification on smartphones, we established an annotated palmprint dataset named MPD, which was collected by multi-brand smartphones in two separate sessions with various backgrounds and illumination conditions. As the largest dataset in this field, MPD contains 16,000 palm images collected from 200 subjects. Second, we built a DCNN-based palmprint verification system named DeepMPV+ for smartphones. In DeepMPV+, two key steps, ROI extraction and ROI matching, are both formulated as learning problems and then solved naturally by modern DCNN models. The efficiency and efficacy of DeepMPV+ have been corroborated by extensive experiments. To make our results fully reproducible, the labeled dataset and the relevant source codes have been made publicly available at https://cslinzhang.github.io/MobilePalmPrint/.
• Abstract（参考訳）: モバイル機器の急速な発展に伴い、スマートフォンは徐々に人々の生活に欠かせない部分になりつつある。 一方,生体認証は,個人のアイデンティティを高い信頼性で確立するための有効な方法であると推定されている。 そのため、近年、スマートフォンの生体認証技術も洗練され人気が高まっている。 しかし、スマートフォン向けの手のひらプリントの応用可能性はかなり過小評価されている。 過去20年間の研究では、パームプリントは独特さと永続性に優れており、高いユーザ受け入れを持っていることが示されている。 しかし、スマートフォンのpalmprint認証を専門とする研究は、特に顔や指紋を対象とするものと比較すると、まだ散発的だ。 本稿では,上記の研究ギャップを埋めるため,スマートフォン上でのpalmprintの検証を徹底的に検討し,その貢献度を2倍とした。 まず,スマートフォン上でのヤシ印刷の検証を容易にするために,MPDという注釈付きヤシ印刷データセットを構築し,背景と照明条件の異なる2つのセッションで多ブランドのスマートフォンから収集した。 この分野で最大のデータセットとして、MPDは200人の被験者から収集された16,000個のヤシ画像を含んでいる。 次に、スマートフォン用のDeepMPV+という、DCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。 DeepMPV+では、ROI抽出とROIマッチングという2つの重要なステップが学習問題として定式化され、近代DCNNモデルによって自然に解かれる。 DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。 結果を完全に再現可能にするため、ラベル付きデータセットと関連するソースコードがhttps://cslinzhang.github.io/MobilePalmPrint/で公開されている。

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