論文の概要: Open-Set Vein Biometric Recognition with Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14874v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 11:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.856686
• Title: Open-Set Vein Biometric Recognition with Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: Deep Metric Learningを用いたオープンセットベインバイオメトリック認識
• Authors: Paweł Pilarek, Marcel Musiałek, Anna Górska,
• Abstract要約: 我々は厳密なオープンセット制約の下でDeep Metric Learning(DML)の計算境界を厳格に評価する。 提案手法は,非ネイティブなL2正規化埋め込みを学習し,類似性しきい値を用いたプロトタイプベースマッチングを採用する。 大規模MMCBNU 6000ベンチマークでは、我々の最良のモデル(ResNet50-CBAM)がOSCR 0.9945、AUROC 0.9974、EER 1.57%を達成し、高い識別精度 (99.6% Rank-1) を維持しながら、未知の被験者を頑健に拒否する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most state-of-the-art vein recognition methods rely on closed-set classification, which inherently limits their scalability and prevents the adaptive enrollment of new users without complete model retraining. We rigorously evaluate the computational boundaries of Deep Metric Learning (DML) under strict open-set constraints. Unlike standard closed-set approaches, we analyze the impact of data scarcity and domain shift on recognition performance. Our approach learns discriminative L2-normalised embeddings and employs prototype-based matching with a calibrated similarity threshold to effectively distinguish between enrolled users and unseen impostors. We evaluate the framework under a strict subject-disjoint protocol across four diverse datasets covering finger, wrist, and dorsal hand veins (MMCBNU 6000, UTFVP, FYO, and a dorsal hand-vein dataset). On the large-scale MMCBNU 6000 benchmark, our best model (ResNet50-CBAM) achieves an OSCR of 0.9945, AUROC of 0.9974, and EER of 1.57%, maintaining high identification accuracy (99.6% Rank-1) while robustly rejecting unknown subjects. Cross-dataset experiments evaluate the framework's generalisation across different acquisition setups, confirming that while the model handles large-scale data robustly, performance remains sensitive to domain shifts in low-data regimes. Ablation studies demonstrate that triplet-based objectives combined with a simple 1-NN classifier offer an optimal trade-off between accuracy and efficiency, enabling real-time deployment on commodity hardware.
• Abstract（参考訳）: 多くの最先端の静脈認識法は、そのスケーラビリティを本質的に制限し、完全なモデル再訓練なしに新規ユーザの適応的登録を防止するクローズドセット分類に依存している。 我々は厳密なオープンセット制約の下でDeep Metric Learning(DML)の計算境界を厳格に評価する。 標準的なクローズドセットアプローチとは異なり、データ不足とドメインシフトが認識性能に与える影響を分析する。 提案手法では,L2正規化埋め込みの識別を学習し,分類された類似度閾値とプロトタイプベースマッチングを用いて,登録ユーザと未確認インポスタを効果的に識別する。 本研究は,指,手首,背側静脈(MMCBNU 6000,UTFVP,FYO,背側手指静脈データセット)をカバーする4つの多種多様なデータセットを対象とした厳密な主観的解離プロトコルで評価する。 大規模MMCBNU 6000ベンチマークでは、我々の最良のモデル(ResNet50-CBAM)がOSCR 0.9945、AUROC 0.9974、EER 1.57%を達成し、高い識別精度 (99.6% Rank-1) を維持しながら、未知の被験者を頑健に拒否する。 クロスデータセット実験は、フレームワークのさまざまな取得設定における一般化を評価し、モデルが大規模データを堅牢に扱う一方で、パフォーマンスが低データ体制におけるドメインシフトに敏感であることを確認する。 アブレーション研究では、単純な1-NN分類器と組み合わせることで、精度と効率のトレードオフが最適であり、コモディティハードウェアにリアルタイムにデプロイできることが示されている。

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