論文の概要: Deep Learning Techniques for Hand Vein Biometrics: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07128v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 09:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:14:01.403621
- Title: Deep Learning Techniques for Hand Vein Biometrics: A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 手の静脈バイオメトリックスのためのDeep Learning Techniques:包括的レビュー
- Authors: Mustapha Hemis, Hamza Kheddar, Sami Bourouis, Nasir Saleem,
- Abstract要約: 手静脈バイオメトリックスは、高い正確性、偽造に対する感受性の低さ、非侵入性など、ユニークな利点がある。
手の静脈パターンは非常に複雑で、個々の個体ごとに異なるため、理想的な生体認証である。
本報告では, 指静脈, 掌静脈, 背側手静脈の認識に応用された深部学習技術の最新の進歩について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1767051069425225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biometric authentication has garnered significant attention as a secure and efficient method of identity verification. Among the various modalities, hand vein biometrics, including finger vein, palm vein, and dorsal hand vein recognition, offer unique advantages due to their high accuracy, low susceptibility to forgery, and non-intrusiveness. The vein patterns within the hand are highly complex and distinct for each individual, making them an ideal biometric identifier. Additionally, hand vein recognition is contactless, enhancing user convenience and hygiene compared to other modalities such as fingerprint or iris recognition. Furthermore, the veins are internally located, rendering them less susceptible to damage or alteration, thus enhancing the security and reliability of the biometric system. The combination of these factors makes hand vein biometrics a highly effective and secure method for identity verification. This review paper delves into the latest advancements in deep learning techniques applied to finger vein, palm vein, and dorsal hand vein recognition. It encompasses all essential fundamentals of hand vein biometrics, summarizes publicly available datasets, and discusses state-of-the-art metrics used for evaluating the three modes. Moreover, it provides a comprehensive overview of suggested approaches for finger, palm, dorsal, and multimodal vein techniques, offering insights into the best performance achieved, data augmentation techniques, and effective transfer learning methods, along with associated pretrained deep learning models. Additionally, the review addresses research challenges faced and outlines future directions and perspectives, encouraging researchers to enhance existing methods and propose innovative techniques.
- Abstract（参考訳）: バイオメトリック認証は、安全かつ効率的な認証方法として注目されている。
様々なモダリティの中で、指静脈、掌静脈、背側手静脈の認識などの手静脈バイオメトリックスは、高い精度、偽造に対する感受性の低いこと、非侵入性など、独特な利点がある。
手の静脈パターンは非常に複雑で、個々の個体ごとに異なるため、理想的な生体認証である。
さらに、手脈の認識は接触がなく、指紋や虹彩の認識などの他のモダリティと比較して、利用者の利便性と衛生性を高める。
さらに静脈は内部に位置しており、損傷や変化の影響を受けにくいため、生体認証システムの安全性と信頼性が向上する。
これらの要因を組み合わせることで、手静脈バイオメトリックスは、身元認証の極めて効果的で安全な方法となる。
本報告では, 指静脈, 掌静脈, 背側手静脈の認識に応用された深部学習技術の最新の進歩について述べる。
手静脈バイオメトリックスの本質的な基礎をすべて包含し、公開されているデータセットを要約し、3つのモードを評価するのに使用される最先端のメトリクスについて議論する。
さらに、指、手のひら、背、マルチモーダル静脈のテクニックに対する提案されたアプローチの概要を提供し、最高のパフォーマンス、データ拡張技術、効果的な伝達学習方法、関連する事前訓練されたディープラーニングモデルに関する洞察を提供する。
さらに、このレビューは、直面する研究課題に対処し、今後の方向性と展望を概説し、研究者に既存の手法の強化と革新的な技術の提案を奨励する。
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