論文の概要: Experimental results on palmvein-based personal recognition by
multi-snapshot fusion of textural features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00821v2
- Date: Sat, 17 Oct 2020 12:00:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 23:22:43.078127
- Title: Experimental results on palmvein-based personal recognition by
multi-snapshot fusion of textural features
- Title（参考訳）: テキスト特徴のマルチスナップショット融合によるpalmveinに基づく個人認識の実験結果
- Authors: Mohanad Abukmeil and Gian Luca Marcialis
- Abstract要約: 本研究はパームヴェイン認識のためのテキスト特徴の複数スナップショット融合について検討し,その同定と検証を行った。
本研究の目的は、このことがヤシベイン認識に有効であることを示し、よく知られたベンチマークデータセット上で非常に高い認識率を実現することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.274290296343038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we investigate multiple snapshot fusion of textural features
for palmvein recognition including identification and verification. Although
the literature proposed several approaches for palmvein recognition, the
palmvein performance is still affected by identification and verification
errors. As well-known, palmveins are usually described by line-based methods
which enhance the vein flow. This is claimed to be unique from person to
person. However, palmvein images are also characterized by texture that can be
pointed out by textural features, which relies on recent and efficient
hand-crafted algorithms such as Local Binary Patterns, Local Phase
Quantization, Local Tera Pattern, Local directional Pattern, and Binarized
Statistical Image Features (LBP, LPQ, LTP, LDP and BSIF, respectively), among
others. Finally, they can be easily managed at feature-level fusion, when more
than one sample can be acquired for recognition. Therefore, multi-snapshot
fusion can be adopted for exploiting these features complementarity. Our goal
in this paper is to show that this is confirmed for palmvein recognition, thus
allowing to achieve very high recognition rates on a well-known benchmark data
set.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,パームベイン認識のためのテキスト特徴の複数のスナップショット融合について検討する。
文献では,palmveinの認識にいくつかのアプローチを提案したが,palmveinの性能は同定と検証の誤りによって影響を受けている。
よく知られているように、palmveinは通常、静脈の流れを高める線ベースの方法によって記述される。
これは人によって独特であると言われている。
しかし, パームヴェイン画像は, 局所二項パターン, 局所位相量子化, 局所テラパターン, 局所方向パターン, および二項化統計画像特徴量(LBP, LPQ, LTP, LDP, BSIF)など, 近年で効率的な手作りアルゴリズムに依存しているテクスチャによっても指摘できる。
最後に、複数のサンプルが認識のために取得される場合、特徴レベルの融合で簡単に管理できる。
したがって、これらの特徴を相補的に活用するためにマルチショット融合を用いることができる。
本研究の目的は,palmvein の認識に有効であることを示し,既知のベンチマークデータセットにおいて高い認識率を実現することにある。
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