論文の概要: Context-Aware Palmprint Recognition via a Relative Similarity Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11306v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 15:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:38.456892
• Title: Context-Aware Palmprint Recognition via a Relative Similarity Metric
• Title（参考訳）: 相対的類似度指標を用いた文脈認識型パームプリント認識
• Authors: Trinnhallen Brisley, Aryan Gandhi, Joseph Magen,
• Abstract要約: 我々は、相対的類似度尺度(RSM)を導入して、ヤシ指紋認識のためのマッチング機構の新しい手法を提案する。 RSMは、データセット全体のコンテキスト内でペアの類似性がどのように比較されるかをキャプチャする。 提案手法は,Tongjiデータセット上で新たに0.000036%のEER(Equal Error Rate)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a new approach to matching mechanism for palmprint recognition by introducing a Relative Similarity Metric (RSM) that enhances the robustness and discriminability of existing matching frameworks. While conventional systems rely on direct pairwise similarity measures, such as cosine or Euclidean distances, these metrics fail to capture how a pairwise similarity compares within the context of the entire dataset. Our method addresses this by evaluating the relative consistency of similarity scores across up to all identities, allowing for better suppression of false positives and negatives. Applied atop the CCNet architecture, our method achieves a new state-of-the-art 0.000036% Equal Error Rate (EER) on the Tongji dataset, outperforming previous methods and demonstrating the efficacy of incorporating relational structure into the palmprint matching process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、既存のマッチングフレームワークの堅牢性と識別性を向上するRSM(Relative similarity Metric)を導入することにより、パームプリント認識のためのマッチング機構を提案する。 従来のシステムは、コサインやユークリッド距離などの直接的なペアワイド類似度尺度に依存しているが、これらの指標はデータセット全体のコンテキスト内でペアワイド類似度がどのように比較されるかを捉えていない。 提案手法は,すべての同一性に対する類似度スコアの相対的整合性を評価し,偽陽性や負の抑制性を向上させることにより,この問題に対処する。 CCNet アーキテクチャ上に応用して,本手法は,Tongji データセット上でのEER (Equal Error Rate) を新たに実現し,従来の手法より優れ,ヤシ紙のマッチングプロセスに関係構造を組み込むことの有効性を実証する。

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