論文の概要: Deep Learning in Palmprint Recognition-A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01166v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 09:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:16:23.769463
• Title: Deep Learning in Palmprint Recognition-A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: パルププリント認識における深層学習 : 包括的調査
• Authors: Chengrui Gao, Ziyuan Yang, Wei Jia, Lu Leng, Bob Zhang, Andrew Beng Jin Teoh,
• Abstract要約: パームプリント認識は、様々なシナリオに広く応用される、顕著な生体認証技術として登場した。 ディープラーニング(DL)はこの制限に対処するために導入され、様々な領域でその顕著な成功を活用している。 本論文は, DLを用いたヤシ文字認識の最近の進歩を徹底的にレビューすることによって, そのギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.008133613362055
• License:
• Abstract: Palmprint recognition has emerged as a prominent biometric technology, widely applied in diverse scenarios. Traditional handcrafted methods for palmprint recognition often fall short in representation capability, as they heavily depend on researchers' prior knowledge. Deep learning (DL) has been introduced to address this limitation, leveraging its remarkable successes across various domains. While existing surveys focus narrowly on specific tasks within palmprint recognition-often grounded in traditional methodologies-there remains a significant gap in comprehensive research exploring DL-based approaches across all facets of palmprint recognition. This paper bridges that gap by thoroughly reviewing recent advancements in DL-powered palmprint recognition. The paper systematically examines progress across key tasks, including region-of-interest segmentation, feature extraction, and security/privacy-oriented challenges. Beyond highlighting these advancements, the paper identifies current challenges and uncovers promising opportunities for future research. By consolidating state-of-the-art progress, this review serves as a valuable resource for researchers, enabling them to stay abreast of cutting-edge technologies and drive innovation in palmprint recognition.
• Abstract（参考訳）: パームプリント認識は、様々なシナリオに広く応用される、顕著な生体認証技術として登場した。 従来の手のひら文字認識法は、研究者の以前の知識に大きく依存するため、表現能力に欠けることが多い。 ディープラーニング(DL)はこの制限に対処するために導入され、様々な領域でその顕著な成功を活用している。 既存の調査では、パームプリント認識における特定のタスクに焦点を絞っているが、パームプリント認識のあらゆる側面にわたるDLベースのアプローチを探求する包括的研究において、大きなギャップが残っている。 本論文は, DLを用いたヤシ文字認識の最近の進歩を徹底的にレビューすることによって, そのギャップを埋めるものである。 本論文は,地域間セグメンテーション,特徴抽出,セキュリティ/プライバシ指向の課題など,重要なタスクの進捗状況を体系的に検討する。 論文は、これらの進歩を強調することに加えて、現在の課題を特定し、将来の研究の有望な機会を明らかにする。 このレビューは最先端の技術をそのまま維持し、パルププリント認識の革新を促進するために、研究者にとって貴重な情報源となる。

関連論文リスト

• Survey on Hand Gesture Recognition from Visual Input [2.1591725778863555]
  ハンドジェスチャ認識は人間とコンピュータの相互作用の需要が増大する中で重要な研究領域となっている。 最近の研究、利用可能なソリューション、ベンチマークデータセットを包括的にカバーする調査はほとんどない。 本研究は,様々なカメラ入力データから手の動きと3次元手ポーズ認識の最新の進歩を調べることで,このギャップに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T09:23:22Z)
• O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report -- Part 1 [52.062216849476776]
  本稿では,O1 Replication Journeyに具体化された人工知能研究の先駆的アプローチを紹介する。 我々の方法論は、長期化したチームベースのプロジェクトの不規則性を含む、現代のAI研究における重要な課題に対処する。 本稿では,モデルにショートカットだけでなく,完全な探索プロセスの学習を促す旅行学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:13:01Z)
• Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.19054491600832]
  Deepfakeは、特定の条件下で非常にリアルな顔画像やビデオを作成するための技術だ。 この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。 本研究では, 顔交換, 顔再現, 話し顔生成, 顔属性編集の4つの代表的なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:12:34Z)
• Fusion of Minutia Cylinder Codes and Minutia Patch Embeddings for Latent Fingerprint Recognition [1.534667887016089]
  本稿では,潜伏指紋認識に対する融合型局所マッチング手法を提案する。 提案されたアプローチは、これらの手作り機能と、最近提案された深層ニューラルネットワークの組み込み機能を多段階融合アプローチに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T14:29:41Z)
• Deep Learning for Iris Recognition: A Survey [66.55441036931555]
  我々は、虹彩生体計測における2つの主要なサブタスク(セグメンテーションと認識)のために開発された深層学習手法を包括的に分析する。 第3に,特に死後虹彩認識において,法医学的応用のための深層学習手法を深く研究した。 第4に、虹彩認識のためのディープラーニング技術におけるオープンソースのリソースとツールについてレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T01:58:09Z)
• A Comprehensive Survey on Deep Gait Recognition: Algorithms, Datasets and Challenges [18.08349977960643]
  歩行認識は、遠くにいる人物を識別することを目的としており、長距離かつ協力の少ない歩行者認識のための有望な解決策として機能している。 近年の歩行認識の進歩は、深層学習技術を活用して、多くの挑戦的なシナリオで大きな成功を収めている。 歩容認識の新たな課題には、堅牢な深度表現モデリング、Wildでの歩容認識、赤外線や深度カメラなどの新しい視覚センサーからの認識などがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T03:36:12Z)
• Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey [74.42603610773931]
  対面防止(FAS)は、プレゼンテーションアタック(PA)から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っているため、近年注目を集めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T19:12:00Z)
• Deep Gait Recognition: A Survey [15.47582611826366]
  歩行認識は、歩き方に基づいて個人を識別することを目的とした魅力的な生体測定モダリティです。 ディープラーニングは、差別的な表現を自動的に学習する能力によって、2015年からこの分野の研究環境を再構築した。 深層学習による歩行認識のブレークスルーと最近の展開を総合的に紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T18:49:28Z)
• Towards Palmprint Verification On Smartphones [62.279124220123286]
  過去20年間の研究によると、ヤシの印刷物は独特性と永続性に優れた効果がある。 我々はスマートフォン用のDeepMPV+というDCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。 DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T08:31:03Z)
• Towards Unconstrained Palmprint Recognition on Consumer Devices: a Literature Review [0.34376560669160383]
  バイオメトリック・パームプリントは、ほとんど使われていないが、指紋や顔のバイオメトリックスよりもいくつかの利点がある。 ハンドヘルドデバイスとウェアラブルデバイスにおける最近の画像機能の改善は、手のひらプリントの使用に対する関心を再燃させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T09:53:43Z)
• Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview, Challenges and Opportunities [52.59080024266596]
  本稿では,センサを用いた人間の活動認識のための最先端のディープラーニング手法について調査する。 まず、官能データのマルチモーダリティを導入し、公開データセットに情報を提供する。 次に、課題によって深層メソッドを構築するための新しい分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T09:55:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。