論文の概要: Finger Multimodal Feature Fusion and Recognition Based on Channel Spatial Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02368v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 10:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:13:44.014435
• Title: Finger Multimodal Feature Fusion and Recognition Based on Channel Spatial Attention
• Title（参考訳）: チャネル空間的注意に基づくフィンガーマルチモーダル特徴の融合と認識
• Authors: Jian Guo, Jiaxiang Tu, Hengyi Ren, Chong Han, Lijuan Sun
• Abstract要約: 指紋と指の静脈に基づく多モーダルバイオメトリック・フュージョン認識アルゴリズムを提案する。 指紋と指の静脈の画像のそれぞれに対して,まず,特徴を抽出するためのシンプルで効果的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 次に,指紋と指の静脈の相補的情報を完全に融合させるマルチモーダル機能融合モジュール(CSAFM,Channel Spatial Attention Fusion Module)を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.741051302995755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the instability and limitations of unimodal biometric systems, multimodal systems have attracted more and more attention from researchers. However, how to exploit the independent and complementary information between different modalities remains a key and challenging problem. In this paper, we propose a multimodal biometric fusion recognition algorithm based on fingerprints and finger veins (Fingerprint Finger Veins-Channel Spatial Attention Fusion Module, FPV-CSAFM). Specifically, for each pair of fingerprint and finger vein images, we first propose a simple and effective Convolutional Neural Network (CNN) to extract features. Then, we build a multimodal feature fusion module (Channel Spatial Attention Fusion Module, CSAFM) to fully fuse the complementary information between fingerprints and finger veins. Different from existing fusion strategies, our fusion method can dynamically adjust the fusion weights according to the importance of different modalities in channel and spatial dimensions, so as to better combine the information between different modalities and improve the overall recognition performance. To evaluate the performance of our method, we conduct a series of experiments on multiple public datasets. Experimental results show that the proposed FPV-CSAFM achieves excellent recognition performance on three multimodal datasets based on fingerprints and finger veins.
• Abstract（参考訳）: ユニモーダルバイオメトリックシステムの不安定性と限界のために、マルチモーダルシステムは研究者の注目を集めている。 しかし、異なるモダリティ間で独立かつ補完的な情報をどう活用するかは、依然として重要かつ困難な問題である。 本稿では,指紋と指静脈(フィンガープリントフィンガー静脈-チャネル空間注意融合モジュール,fpv-csafm)に基づくマルチモーダル生体認証アルゴリズムを提案する。 具体的には、指紋と指の静脈の画像のそれぞれに対して、まず特徴を抽出するためのシンプルで効果的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 次に,指紋と指の静脈の相補的情報を完全に融合させるマルチモーダル機能融合モジュール(CSAFM,Channel Spatial Attention Fusion Module)を構築した。 既存の核融合戦略と異なり, チャネル次元と空間次元の異なるモードの重要性に応じて, 融合重量を動的に調整し, 異なるモード間の情報をよりうまく組み合わせ, 全体的な認識性能を向上させる。 提案手法の性能を評価するため,複数の公開データセットに対して一連の実験を行った。 実験の結果,FPV-CSAFMは指紋と指の静脈に基づく3つのマルチモーダルデータセットの認識性能に優れていた。

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