論文の概要: Towards the Generation of Synthetic Images of Palm Vein Patterns: A
Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10179v1
- Date: Fri, 20 May 2022 13:42:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-23 14:35:27.798388
- Title: Towards the Generation of Synthetic Images of Palm Vein Patterns: A
Review
- Title（参考訳）: パームベインパターンの合成画像作成に向けて : 概観
- Authors: Edwin H. Salazar-Jurado, Ruber Hern\'andez-Garc\'ia, Karina
Vilches-Ponce, Ricardo J. Barrientos, Marco Mora, Gaurav Jaswal
- Abstract要約: 本稿では,ヤシ静脈認識の最近の研究動向について概説する。
そこで我々は,生体計測のための血管構造の生成を可能にする最先端の手法に注目した。
最後に、実ヤシ静脈画像と生成された合成サンプルを比較した合成データベースを作成するための一般的なフローチャートを定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8178360622972747
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the recent success of computer vision and deep learning, remarkable
progress has been achieved on automatic personal recognition using vein
biometrics. However, collecting large-scale real-world training data for palm
vein recognition has turned out to be challenging, mainly due to the noise and
irregular variations included at the time of acquisition. Meanwhile, existing
palm vein recognition datasets are usually collected under near-infrared light,
lacking detailed annotations on attributes (e.g., pose), so the influences of
different attributes on vein recognition have been poorly investigated.
Therefore, this paper examines the suitability of synthetic vein images
generated to compensate for the urgent lack of publicly available large-scale
datasets. Firstly, we present an overview of recent research progress on palm
vein recognition, from the basic background knowledge to vein anatomical
structure, data acquisition, public database, and quality assessment
procedures. Then, we focus on the state-of-the-art methods that have allowed
the generation of vascular structures for biometric purposes and the modeling
of biological networks with their respective application domains. In addition,
we review the existing research on the generation of style transfer and
biological nature-based synthetic palm vein image algorithms. Afterward, we
formalize a general flowchart for the creation of a synthetic database
comparing real palm vein images and generated synthetic samples to obtain some
understanding into the development of the realistic vein imaging system.
Ultimately, we conclude by discussing the challenges, insights, and future
perspectives in generating synthetic palm vein images for further works.
- Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンと深層学習の成功により,静脈バイオメトリックスを用いた個人認識の自動化が目覚ましい進歩を遂げている。
しかし, ヤシ静脈認識のための大規模実世界トレーニングデータ収集は, 取得時のノイズや不規則な変動が主な原因で困難であることが判明した。
一方、既存のパーム静脈認識データセットは通常、近赤外光の下で収集され、属性に関する詳細なアノテーション(例えばポーズ)が欠如しているため、異なる属性が静脈認識に与える影響は調査されていない。
そこで本稿では,大規模データセットの緊急欠如を補うために生成した合成静脈画像の適合性について検討する。
まず, 基礎的背景知識から静脈解剖学的構造, データ取得, 公開データベース, 品質評価手順まで, 手のひら静脈認識に関する最近の研究動向について概観する。
次に,生体計測のための血管構造の生成を可能にする最先端の手法と,それらの応用ドメインを用いた生体ネットワークのモデリングに注目する。
さらに,本研究では,スタイル伝達と生物特性に基づく合成ヤシ静脈画像アルゴリズムの既存の研究について概説する。
その後、実際のヤシ静脈画像と生成した合成サンプルを比較して合成データベースを作成するための一般的なフローチャートを定式化し、現実的な静脈画像システムの開発について理解を深める。
最後に、さらなる研究のために合成手のひら静脈画像の生成における課題、洞察、今後の展望について論じる。
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