論文の概要: Keypoint Description by Symmetry Assessment -- Applications in Biometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01651v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 00:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:37:18.686754
• Title: Keypoint Description by Symmetry Assessment -- Applications in Biometrics
• Title（参考訳）: 対称性評価によるキーポイント記述 --バイオメトリックスへの応用
• Authors: Anna Mikaelyan, Fernando Alonso-Fernandez, Josef Bigun
• Abstract要約: 有限展開によりキーポイント周辺の近傍を記述するモデルに基づく特徴抽出器を提案する。 そのような関数の等曲線は、原点(キーポイント)と推定されたパラメータがよく定義された幾何学的解釈を持つように、高度に対称な w.r.t である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.547569925407814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a model-based feature extractor to describe neighborhoods around keypoints by finite expansion, estimating the spatially varying orientation by harmonic functions. The iso-curves of such functions are highly symmetric w.r.t. the origin (a keypoint) and the estimated parameters have well defined geometric interpretations. The origin is also a unique singularity of all harmonic functions, helping to determine the location of a keypoint precisely, whereas the functions describe the object shape of the neighborhood. This is novel and complementary to traditional texture features which describe texture-shape properties i.e. they are purposively invariant to translation (within a texture). We report on experiments of verification and identification of keypoints in forensic fingerprints by using publicly available data (NIST SD27) and discuss the results in comparison to other studies. These support our conclusions that the novel features can equip single cores or single minutia with a significant verification power at 19% EER, and an identification power of 24-78% for ranks of 1-20. Additionally, we report verification results of periocular biometrics using near-infrared images, reaching an EER performance of 13%, which is comparable to the state of the art. More importantly, fusion of two systems, our and texture features (Gabor), result in a measurable performance improvement. We report reduction of the EER to 9%, supporting the view that the novel features capture relevant visual information, which traditional texture features do not.
• Abstract（参考訳）: 有限展開によりキーポイント周辺の近傍を記述するモデルに基づく特徴抽出器を提案し、調和関数によって空間的に変化する向きを推定する。 そのような関数のiso曲線は、原点(キーポイント)が非常に対称な w.r.t であり、推定パラメータはよく定義された幾何学的解釈を持つ。 原点はまたすべての調和函数の特異点であり、キーポイントの位置を正確に決定するのに役立ち、関数は近傍のオブジェクト形状を記述する。 これは、テクスチャ形式の特性を記述する伝統的なテクスチャの特徴、すなわち(テクスチャを含む)翻訳に本質的に不変である。 我々は,公開データ(NIST SD27)を用いて,指紋のキーポイントの検証と識別実験を行い,他の研究との比較を行った。 これらの結果は,新しい特徴が1コアや1マイナティアを19%のeerで,24～78%の識別力を1～20のランクで備えることができることを裏付けている。 また,近赤外画像を用いた骨盤バイオメトリックスの検証結果を報告し,eer性能は13%に達し,その精度は最先端に匹敵する。 さらに重要なことは、私たちのシステムとテクスチャ機能(Gabor)の融合によって、測定可能なパフォーマンス改善がもたらされることです。 我々はEERを9%に削減し,従来のテクスチャの特徴ではあり得ない,関連性のある視覚情報を取得するという視点を裏付ける。

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