論文の概要: Thermal hand image segmentation for biometric recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11462v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 12:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 14:59:09.292417
• Title: Thermal hand image segmentation for biometric recognition
• Title（参考訳）: 生体認証のためのサーマルハンドイメージセグメンテーション
• Authors: Xavier Font-Aragones, Marcos Faundez-Zanuy, Jiri Mekyska
• Abstract要約: 熱(TH)と可視(VIS)のハンドイメージをTESTO 882-3カメラで同時に取得する手法を提案する。 また,本研究のために新たに取得したデータベースについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we present a method to identify people by means of thermal (TH) and visible (VIS) hand images acquired simultaneously with a TESTO 882-3 camera. In addition, we also present a new database specially acquired for this work. The real challenge when dealing with TH images is the cold finger areas, which can be confused with the acquisition surface. This problem is solved by taking advantage of the VIS information. We have performed different tests to show how TH and VIS images work in identification problems. Experimental results reveal that TH hand image is as suitable for biometric recognition systems as VIS hand images, and better results are obtained when combining this information. A Biometric Dispersion Matcher has been used as a feature vector dimensionality reduction technique as well as a classification task. Its selection criteria helps to reduce the length of the vectors used to perform identification up to a hundred measurements. Identification rates reach a maximum value of 98.3% under these conditions, when using a database of 104 people.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,熱(TH)と可視(VIS)による人物の識別をTESTO 882-3カメラで同時に行う手法を提案する。 また,本研究のために新たに取得したデータベースについても紹介する。 th画像を扱う上での真の課題は,取得面と混同される可能性のあるコールドフィンガー領域である。 この問題は、VIS情報を利用して解決する。 我々は、THとVISの画像が識別問題でどのように機能するかを示すために、異なるテストを実施した。 実験結果から,THハンドイメージは生体認証システムに適しており,この情報を組み合わせるとより良い結果が得られることがわかった。 バイオメトリック分散マッチングは、特徴ベクトル次元の低減技術や分類タスクとして用いられてきた。 その選択基準は、最大100の測定を行うために使用されるベクトルの長さを減らすのに役立つ。 識別率は、104人のデータベースを使用する場合、これらの条件下で98.3%の最大値に達する。

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