論文の概要: Finger biometric recognition with feature selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10447v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 13:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:30:24.479114
• Title: Finger biometric recognition with feature selection
• Title（参考訳）: 特徴選択によるフィンガーバイオメトリック認識
• Authors: Asish Bera, Debotosh Bhattacharjee, and Mita Nasipuri
• Abstract要約: バイオメトリックスは、機械学習やパターン認識の様々な分野において、安全な自動化された人間の認証のために、現代のデジタル時代には不可欠である。 ハンドジオメトリは有望な生理的バイオメトリック特性であり、アイデンティティ検証に十分な応用領域が配置されている。 親指の複雑な解剖学的基礎と実質的な指間姿勢変化のため、親指が接触のない環境に含まれている間は満足なパフォーマンスが得られない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.58839604333332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biometrics is indispensable in this modern digital era for secure automated human authentication in various fields of machine learning and pattern recognition. Hand geometry is a promising physiological biometric trait with ample deployed application areas for identity verification. Due to the intricate anatomic foundation of the thumb and substantial inter-finger posture variation, satisfactory performances cannot be achieved while the thumb is included in the contact-free environment. To overcome the hindrances associated with the thumb, four finger-based (excluding the thumb) biometric approaches have been devised. In this chapter, a four-finger based biometric method has been presented. Again, selection of salient features is essential to reduce the feature dimensionality by eliminating the insignificant features. Weights are assigned according to the discriminative efficiency of the features to emphasize on the essential features. Two different strategies namely, the global and local feature selection methods are adopted based on the adaptive forward-selection and backward-elimination (FoBa) algorithm. The identification performances are evaluated using the weighted k-nearest neighbor (wk-NN) and random forest (RF) classifiers. The experiments are conducted using the selected feature subsets over the 300 subjects of the Bosphorus hand database. The best identification accuracy of 98.67%, and equal error rate (EER) of 4.6% have been achieved using the subset of 25 features which are selected by the rank-based local FoBa algorithm.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックスは、機械学習やパターン認識といった分野において、安全な自動人間認証を実現するために、現代のデジタル時代において不可欠である。 ハンドジオメトリは有望な生理的バイオメトリック特性であり、アイデンティティ検証に十分な応用領域が配置されている。 親指の複雑な解剖学的基礎と実質的な指間姿勢変化のため、親指が接触のない環境に含まれている間は満足なパフォーマンスが得られない。 親指にまつわる障害を克服するため、4つの指に基づく生体計測アプローチ(親指を除く)が考案された。 本章では,四本指による生体計測法について述べる。 繰り返しますが、重要な特徴を取り除き、特徴の次元を減少させるためには、突出した特徴の選択が不可欠です。 本質的な特徴を強調するために、特徴の識別効率に応じて重みが割り当てられる。 適応的なフォワードセレクションとフォワードエライジング(foba)アルゴリズムに基づいて、グローバル特徴選択法とローカル特徴選択法という2つの異なる戦略を採用する。 k-アネレスト近傍(wk-NN)とランダム森林(RF)分類器を用いて識別性能を評価する。 実験は,bosphorus hand databaseの300名を対象に,選択した機能サブセットを用いて行った。 98.67%の識別精度と4.6%の誤り率(EER)は、ランクベースのローカルFoBaアルゴリズムによって選択された25個の特徴のサブセットを用いて達成されている。

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