論文の概要: Palm Vein Identification based on hybrid features selection model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16195v1
- Date: Fri, 31 Jul 2020 17:46:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 06:48:35.021930
- Title: Palm Vein Identification based on hybrid features selection model
- Title（参考訳）: ハイブリッド特徴選択モデルに基づくPalm静脈同定
- Authors: Mohammed Hamzah Abed, Ali H. Alsaeedi, Ali D. Alfoudi, Abayomi M.
Otebolaku, Yasmeen Sajid Razooqi
- Abstract要約: Palm vein Identification (PVI) は、セキュリティと認証システムを強化するために使用される、現代の生体認証技術である。
ヤシ静脈パターンから抽出した特徴は,高い冗長性を有する。
本稿では,2次元離散ウェーブレット変換,主成分分析(PCA),粒子群最適化(PSO)の組合せモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Palm vein identification (PVI) is a modern biometric security technique used
for increasing security and authentication systems. The key characteristics of
palm vein patterns include, its uniqueness to each individual, unforgettable,
non-intrusive and cannot be taken by an unauthorized person. However, the
extracted features from the palm vein pattern are huge with high redundancy. In
this paper, we propose a combine model of two-Dimensional Discrete Wavelet
Transform, Principal Component Analysis (PCA), and Particle Swarm Optimization
(PSO) (2D-DWTPP) to enhance prediction of vein palm patterns. The 2D-DWT
Extracts features from palm vein images, PCA reduces the redundancy in palm
vein features. The system has been trained in selecting high reverent features
based on the wrapper model. The PSO feeds wrapper model by an optimal subset of
features. The proposed system uses four classifiers as an objective function to
determine VPI which include Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbor
(KNN), Decision Tree (DT) and Na\"ive Bayes (NB). The empirical result shows
the proposed system Iit satisfied best results with SVM. The proposed 2D-DWTPP
model has been evaluated and the results shown remarkable efficiency in
comparison with Alexnet and classifier without feature selection.
Experimentally, our model has better accuracy reflected by (98.65) while
Alexnet has (63.5) and applied classifier without feature selection has
(78.79).
- Abstract（参考訳）: Palm vein Identification (PVI) は、セキュリティと認証システムを強化するために使われる生体認証技術である。
手のひら静脈パターンの鍵となる特徴は、その個性、忘れられない、意図しない、無許可の人物が取ることができないことである。
しかし,手のひら静脈パターンから抽出した特徴は,高い冗長性を有する。
本稿では,2次元離散ウェーブレット変換,主成分分析 (PCA) と粒子群最適化 (PSO) (2D-DWTPP) の組合せモデルを提案する。
2D-DWT抽出はヤシ静脈像から特徴を抽出し,PCAはヤシ静脈像の冗長性を低下させる。
このシステムは、ラッパーモデルに基づいて高い尊敬機能を選択するように訓練されている。
PSOは、機能の最適なサブセットによってラッパーモデルを供給します。
提案システムは4つの分類器を目的関数として使用し、サポートベクターマシン(svm)、k極近傍(knn)、決定木(dt)、na\"ive bayes(nb)を含むvpiを決定する。
実験結果から,提案システムIitはSVMで最高の結果を得た。
提案した2D-DWTPPモデルについて評価し,特徴選択のないAlexnetや分類器と比較して,顕著な効率性を示した。
実験的に、このモデルは (98.65) に反映され、一方 alexnet は (63.5) 、応用分類器は特徴選択なし (78.79) である。
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