論文の概要: Gender and Ethnicity Classification based on Palmprint and Palmar Hand Images from Uncontrolled Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02500v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 07:50:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:21:54.094711
• Title: Gender and Ethnicity Classification based on Palmprint and Palmar Hand Images from Uncontrolled Environment
• Title（参考訳）: 手のひら画像と手のひら手画像に基づく非制御環境からの性別・民族分類
• Authors: Wojciech Michal Matkowski, Adams Wai Kin Kong
• Abstract要約: 性別、民族、年齢などのソフトなバイオメトリック属性は、バイオメトリックスや法医学の応用に有用な情報を提供する可能性がある。 性別と民族のラベルが収集され、一般に公開されているデータベースで被写体に提供される。 5つのディープラーニングモデルは、性別と民族の分類シナリオにおいて微調整され、評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.889082559371401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soft biometric attributes such as gender, ethnicity or age may provide useful information for biometrics and forensics applications. Researchers used, e.g., face, gait, iris, and hand, etc. to classify such attributes. Even though hand has been widely studied for biometric recognition, relatively less attention has been given to soft biometrics from hand. Previous studies of soft biometrics based on hand images focused on gender and well-controlled imaging environment. In this paper, the gender and ethnicity classification in uncontrolled environment are considered. Gender and ethnicity labels are collected and provided for subjects in a publicly available database, which contains hand images from the Internet. Five deep learning models are fine-tuned and evaluated in gender and ethnicity classification scenarios based on palmar 1) full hand, 2) segmented hand and 3) palmprint images. The experimental results indicate that for gender and ethnicity classification in uncontrolled environment, full and segmented hand images are more suitable than palmprint images.
• Abstract（参考訳）: 性別、民族、年齢などのソフトバイオメトリックな属性は、バイオメトリックスや法医学の応用に有用な情報を提供する。 研究者は、例えば、顔、歩行、虹彩、手などの属性を分類するために使用した。 手は生体認証のために広く研究されてきたが、手からソフトバイオメトリックスには比較的注意が払われていない。 ジェンダーとよく制御された画像環境に着目した手画像に基づくソフトバイオメトリックスの研究 本稿では,非制御環境における性別と民族の分類について考察する。 性別と民族のラベルは、インターネットからのハンドイメージを含む公開データベースに収集され、被験者に提供される。 5つの深層学習モデルはパーマーに基づく性別・民族分類シナリオにおいて微調整され評価される 1) フルハンド, 2)分割手,及び 3)パームプリント画像。 実験の結果,非制御環境における性別・民族分類では,手のひら画像よりも全文と部分的な手画像が適していることが示された。

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