論文の概要: From Noise to Feature: Exploiting Intensity Distribution as a Novel Soft Biometric Trait for Finger Vein Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07931v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 07:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 14:40:19.521256
• Title: From Noise to Feature: Exploiting Intensity Distribution as a Novel Soft Biometric Trait for Finger Vein Recognition
• Title（参考訳）: 雑音から特徴へ:指静脈認識のための新しいソフトバイオメトリックトとしての強度分布の爆発
• Authors: Wenxiong Kang, Yuting Lu, Dejian Li, Wei Jia
• Abstract要約: ほとんどの指静脈特徴抽出アルゴリズムは, そのテクスチャ表現能力により良好な性能が得られる。 このようなノイズは, 指の静脈認識性能を向上させるために, ソフトバイオメトリックな特徴として有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.914339110401425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most finger vein feature extraction algorithms achieve satisfactory performance due to their texture representation abilities, despite simultaneously ignoring the intensity distribution that is formed by the finger tissue, and in some cases, processing it as background noise. In this paper, we exploit this kind of noise as a novel soft biometric trait for achieving better finger vein recognition performance. First, a detailed analysis of the finger vein imaging principle and the characteristics of the image are presented to show that the intensity distribution that is formed by the finger tissue in the background can be extracted as a soft biometric trait for recognition. Then, two finger vein background layer extraction algorithms and three soft biometric trait extraction algorithms are proposed for intensity distribution feature extraction. Finally, a hybrid matching strategy is proposed to solve the issue of dimension difference between the primary and soft biometric traits on the score level. A series of rigorous contrast experiments on three open-access databases demonstrates that our proposed method is feasible and effective for finger vein recognition.
• Abstract（参考訳）: 多くの指静脈特徴抽出アルゴリズムは、指の組織によって形成される強度分布を同時に無視すると同時に、背景雑音として処理するにもかかわらず、テクスチャ表現能力により良好な性能を達成する。 本稿では,このようなノイズを新しいソフトバイオメトリック特性として活用し,指静脈認識性能の向上を図る。 まず、指静脈イメージングの原理と画像の特徴の詳細な分析を行い、背景の指組織によって形成される強度分布を、認識のためのソフトバイオメトリック特性として抽出できることを示す。 次に、強度分布特徴抽出のために2つの指静脈背景層抽出アルゴリズムと3つのソフトバイオメトリック特徴抽出アルゴリズムを提案する。 最後に, スコアレベルにおける一次的特徴と軟的生体特性の寸法差の問題を解くために, ハイブリッドマッチング戦略を提案する。 3つのオープンアクセスデータベースに対する厳密なコントラスト実験により,本手法が指静脈の認識に有効であることを実証した。

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