Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finger Vein Recognition by Generating Code

論文の概要: Finger Vein Recognition by Generating Code

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08415v1
Date: Thu, 21 Jan 2021 03:01:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-21 07:45:56.226833
Title: Finger Vein Recognition by Generating Code
Title（参考訳）: コード生成による指静脈認識
Authors: Zhongxia Zhang, Mingwen Wang
Abstract要約: 本稿では,コード生成による新しい指静脈認識を提案する。提案手法は,画像分割アルゴリズムを必要とせず,計算が簡単で,少ないデータしか持たない。静脈コード間の類似度は、最小ハミング距離とコードワード長の比率で測定される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Finger vein recognition has drawn increasing attention as one of the most popular and promising biometrics due to its high distinguishes ability, security and non-invasive procedure. The main idea of traditional schemes is to directly extract features from finger vein images or patterns and then compare features to find the best match. However, the features extracted from images contain much redundant data, while the features extracted from patterns are greatly influenced by image segmentation methods. To tack these problems, this paper proposes a new finger vein recognition by generating code. The proposed method does not require an image segmentation algorithm, is simple to calculate and has a small amount of data. Firstly, the finger vein images were divided into blocks to calculate the mean value. Then the centrosymmetric coding is performed by using the generated eigenmatrix. The obtained codewords are concatenated as the feature codewords of the image. The similarity between vein codes is measured by the ratio of minimum Hamming distance to codeword length. Extensive experiments on two public finger vein databases verify the effectiveness of the proposed method. The results indicate that our method outperforms the state-of-theart methods and has competitive potential in performing the matching task.
Abstract（参考訳）: フィンガー静脈認識は、高い識別能力、セキュリティ、非侵襲的な処置のために最も人気があり有望な生体認証の1つとして注目されている。伝統的なスキームの主なアイデアは、指の静脈の画像やパターンから特徴を直接抽出し、特徴を比較して最適なマッチングを見つけることである。しかし,画像から抽出した特徴には冗長なデータが多く,パターンから抽出した特徴は画像分割法に大きく影響されている。これらの問題を解決するために,コード生成による新しい指静脈認識を提案する。提案手法は,画像分割アルゴリズムを必要とせず,計算が容易で,少ないデータ量を有する。まず、指静脈像をブロックに分割して平均値を算出した。そして、生成した固有行列を用いて遠心対称符号化を行う。得られたコードワードは、画像の特徴コードワードとして連結される。静脈コード間の類似度は、最小ハミング距離とコードワード長の比率で測定される。提案手法の有効性を検証するため,2つの公衆指静脈データベースを用いた広範囲な実験を行った。その結果,本手法は最先端の手法よりも優れ,マッチングタスクの実行において競争力を有することがわかった。