論文の概要: Cross-Chirality Palmprint Verification: Left is Right for the Right Palmprint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13056v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 19:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:03:17.595281
• Title: Cross-Chirality Palmprint Verification: Left is Right for the Right Palmprint
• Title（参考訳）: キラリティーパームプリントの検証:左が右パームプリントの正当性
• Authors: Chengrui Gao, Ziyuan Yang, Tiong-Sik Ng, Min Zhu, Andrew Beng Jin Teoh,
• Abstract要約: 本稿では,従来のパームプリント検証システムにおける従来の知恵に挑戦する,新しいCCPVフレームワークを提案する。 通常、左右両方のヤシプリントを保存する必要がある既存の方法とは異なり、本手法では、ヤシプリントテンプレートを1つだけ保存しながら、ヤシプリントを使用することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.388567430575783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Palmprint recognition has emerged as a prominent biometric authentication method, owing to its high discriminative power and user-friendly nature. This paper introduces a novel Cross-Chirality Palmprint Verification (CCPV) framework that challenges the conventional wisdom in traditional palmprint verification systems. Unlike existing methods that typically require storing both left and right palmprints, our approach enables verification using either palm while storing only one palmprint template. The core of our CCPV framework lies in a carefully designed matching rule. This rule involves flipping both the gallery and query palmprints and calculating the average distance between each pair as the final matching distance. This approach effectively reduces matching variance and enhances overall system robustness. We introduce a novel cross-chirality loss function to construct a discriminative and robust cross-chirality feature space. This loss enforces representation consistency across four palmprint variants: left, right, flipped left, and flipped right. The resulting compact feature space, coupled with the model's enhanced discriminative representation capability, ensures robust performance across various scenarios. We conducted extensive experiments to validate the efficacy of our proposed method. The evaluation encompassed multiple public datasets and considered both closed-set and open-set settings. The results demonstrate the CCPV framework's effectiveness and highlight its potential for real-world applications in palmprint authentication systems.
• Abstract（参考訳）: パームプリント認識は、高い識別力とユーザフレンドリーな性質のため、顕著な生体認証方法として登場した。 本稿では,従来のパームプリント検証システムにおける従来の知恵に挑戦する新しいCCPV(Cross-Chirality Palmprint Verification)フレームワークを提案する。 通常、左右両方のヤシプリントを保存する必要がある既存の方法とは異なり、本手法では、ヤシプリントテンプレートを1つだけ保存しながら、ヤシプリントを使用することが可能である。 CCPVフレームワークの中核は、慎重に設計されたマッチングルールにあります。 このルールでは、ギャラリーとクエリパームプリントの両方を反転させ、各ペア間の平均距離を最終マッチング距離として計算する。 このアプローチは、マッチングのばらつきを効果的に低減し、システム全体の堅牢性を高める。 本稿では,識別的かつ堅牢なクロスキラリティ特徴空間を構築するために,新しいクロスキラリティ損失関数を提案する。 この損失は、左、右、左、右の4つのパームプリントの変種にまたがる表現一貫性を強制する。 結果として生じるコンパクトな特徴空間は、モデルの差別的表現能力の強化と相まって、様々なシナリオにおける堅牢なパフォーマンスを保証する。 提案手法の有効性を検証するため, 広範囲な実験を行った。 この評価は複数の公開データセットを含み、クローズドセットとオープンセットの設定の両方を考慮した。 その結果、CCPVフレームワークの有効性を示し、ヤシプリント認証システムにおける実世界の応用の可能性を強調した。

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