論文の概要: StarLKNet: Star Mixup with Large Kernel Networks for Palm Vein Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12721v3
- Date: Sat, 12 Oct 2024 13:01:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:02:23.632417
- Title: StarLKNet: Star Mixup with Large Kernel Networks for Palm Vein Identification
- Title(参考訳): StarLKNet:パームベイン同定のための大型カーネルネットワークとスターミキシング
- Authors: Xin Jin, Hongyu Zhu, Mounîm A. El Yacoubi, Haiyang Li, Hongchao Liao, Huafeng Qin, Yun Jiang,
- Abstract要約: 静脈識別技術は 高いセキュリティと利便性を提供する
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は静脈の同定に広く利用されている。
CNNは静脈画像からグローバルな特徴表現を効果的に抽出できない。
大規模なカーネル畳み込みに基づくパームベイン識別ネットワークである textbfStarLKNet を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.945895578000356
- License:
- Abstract: As a representative of a new generation of biometrics, vein identification technology offers a high level of security and convenience.Convolutional neural networks (CNNs), a prominent class of deep learning architectures, have been extensively utilized for vein identification. Since their performance and robustness are limited by small \emph{Effective Receptive Fields} (\emph{e.g.}, 3$\times$3 kernels) and insufficient training samples, however, they are unable to extract global feature representations from vein images effectively. To address these issues, we propose \textbf{StarLKNet}, a large kernel convolution-based palm-vein identification network, with the Mixup approach.Our StarMix learns effectively the distribution of vein features to expand samples. To enable CNNs to capture comprehensive feature representations from palm-vein images, we explored the effect of convolutional kernel size on the performance of palm-vein identification networks and designed LaKNet, a network leveraging large kernel convolution and gating mechanism. In light of the current state of knowledge, this represents an inaugural instance of the deployment of a CNN with large kernels in the domain of vein identification. Extensive experiments were conducted to validate the performance of StarLKNet on two public palm-vein datasets. The results demonstrated that \textbf{StarMix} provided superior augmentation, and \textbf{LakNet} exhibited more stable performance gains compared to mainstream approaches, resulting in the highest identification accuracy and lowest identification error.
- Abstract(参考訳): 新しい世代のバイオメトリックスの代表として、静脈識別技術は高いレベルのセキュリティと利便性を提供し、深層学習アーキテクチャの著名なクラスである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、静脈識別に広く利用されている。
それらの性能と堅牢性は、小さな \emph{Effective Receptive Fields} (\emph{e g }, 3$\times$3 kernels) と不十分なトレーニングサンプルによって制限されているため、静脈画像からグローバルな特徴表現を効果的に抽出することはできない。
これらの問題に対処するために,大規模なカーネル畳み込みに基づくパームベイン識別ネットワークである \textbf{StarLKNet} を提案する。
CNNがパームベイン画像から包括的特徴表現をキャプチャできるようにするため、パームベイン識別ネットワークの性能に及ぼす畳み込みカーネルサイズの影響を調査し、大規模なカーネル畳み込みとゲーティング機構を利用したネットワークであるLaKNetを設計した。
知識の現在の状況を踏まえると、これは静脈識別の領域で大きなカーネルを持つCNNをデプロイする最初の例である。
2つの公開パームベインデータセット上でのStarLKNetの性能を検証するために、大規模な実験を行った。
その結果, \textbf{StarMix} はより優れた拡張性を示し, \textbf{LakNet} は主流アプローチよりも安定した性能向上を示し, 高い識別精度と最小識別誤差が得られた。
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