論文の概要: FV-UPatches: Enhancing Universality in Finger Vein Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01061v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 14:20:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-03 17:48:03.155318
- Title: FV-UPatches: Enhancing Universality in Finger Vein Recognition
- Title（参考訳）: FV-upatches:指静脈認識における普遍性向上
- Authors: Ziyan Chen, Jiazhen Liu, Changwen Cao, Changlong Jin and Hakil Kim
- Abstract要約: 限られたデータで学習しながら一般化を実現するユニバーサルラーニングベースのフレームワークを提案する。
提案フレームワークは、他の静脈ベースの生体認証にも応用可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many deep learning-based models have been introduced in finger vein
recognition in recent years. These solutions, however, suffer from data
dependency and are difficult to achieve model generalization. To address this
problem, we are inspired by the idea of domain adaptation and propose a
universal learning-based framework, which achieves generalization while
training with limited data. To reduce differences between data distributions, a
compressed U-Net is introduced as a domain mapper to map the raw region of
interest image onto a target domain. The concentrated target domain is a
unified feature space for the subsequent matching, in which a local descriptor
model SOSNet is employed to embed patches into descriptors measuring the
similarity of matching pairs. In the proposed framework, the domain mapper is
an approximation to a specific extraction function thus the training is only a
one-time effort with limited data. Moreover, the local descriptor model can be
trained to be representative enough based on a public dataset of
non-finger-vein images. The whole pipeline enables the framework to be well
generalized, making it possible to enhance universality and helps to reduce
costs of data collection, tuning and retraining. The comparable experimental
results to state-of-the-art (SOTA) performance in five public datasets prove
the effectiveness of the proposed framework. Furthermore, the framework shows
application potential in other vein-based biometric recognition as well.
- Abstract（参考訳）: 近年,多くの深層学習モデルが指静脈認識に導入されている。
しかし、これらのソリューションはデータ依存に苦しめられ、モデル一般化を達成するのが困難である。
この問題に対処するために,我々はドメイン適応の考え方に触発され,限られたデータでトレーニングしながら一般化を実現するユニバーサルラーニングベースのフレームワークを提案する。
データ分布の違いを低減するため、圧縮されたU-Netをドメインマッパーとして導入し、関心画像の生領域を対象領域にマッピングする。
集中対象ドメインは、局所ディスクリプタモデルsosnetを使用して、マッチングペアの類似度を測定するディスクリプタにパッチを埋め込む、後のマッチングのための統一的な機能空間である。
提案するフレームワークでは、ドメインマッパーは特定の抽出関数に近似するので、トレーニングは限られたデータで一度の努力に過ぎません。
さらに、ローカルディスクリプタモデルは、非フィンガーベイン画像の公開データセットに基づいて十分に代表されるように訓練することができる。
パイプライン全体を通じてフレームワークを十分に一般化し、普遍性を高め、データ収集、チューニング、再トレーニングのコストを削減するのに役立つ。
5つの公開データセットにおける最先端(SOTA)のパフォーマンスに匹敵する実験結果から,提案フレームワークの有効性が証明された。
さらに、他の静脈ベースの生体認証にも応用可能性を示す。
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