論文の概要: X-Palm: Paired Multispectral-to-Smartphone Dataset for Cross-Domain Palmprint Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08437v1
• Date: Sun, 07 Jun 2026 03:27:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.104228
• Title: X-Palm: Paired Multispectral-to-Smartphone Dataset for Cross-Domain Palmprint Authentication
• Title（参考訳）: X-Palm:Paired Multispectral-to-Smartphone Dataset for Cross-Domain Palmprint Authentication
• Authors: Jamal Seyedmohammadi, Pai Chet Ng, Angelo Genovese, Zhixiang Chi, Jeannie Lee, Konstantinos N. Plataniotis,
• Abstract要約: X-Palmは103人(206人)のヤシ画像6,006枚からなるクロスドメインデータセットである X-Palmは、新しいペアID取得を提供する最初のヤシプリントデータセットである。 12のSOTAモデルのベンチマークでは、既存の手法は制御されたデータ上で高い性能を達成するが、X-Palm上では深刻な性能崩壊を経験することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.884043808473006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Palmprint modality offers a privacy-preserving biometric solution, yet its deployment is hindered by the domain gap between controlled enrollment and unconstrained authentication. Existing datasets are largely restricted to controlled setups and fail to capture the compound variability of real-world environments. In this paper, we introduce X-Palm, a cross-domain dataset comprising 6,006 palm images from 103 individuals (206 hands). To the best of our knowledge, X-Palm is the first palmprint dataset providing novel paired-identity acquisition specifically designed to bridge the gap between reliably controlled multispectral enrollment and unconstrained mobile authentication while encompassing a broad spectrum of in-the-wild variability. Unlike existing datasets that focus on single to a few variations, X-Palm addresses the massive modality and environmental shifts encountered in practical deployments by capturing paired data for identities across two distinct domains: (1) a controlled Multispectral Palmprint setting using our custom-developed scanner, and (2) an unconstrained smartphone palmprint setting that is participant-driven, incorporating simultaneous variations in hardware, hand pose, illumination, background, camera-to-hand distance, perspective, and palm surface conditions (e.g., moisture and occlusions). Our extensive benchmarks of 12 SOTA models reveal that while existing methods achieve high performance on controlled data, they experience severe performance collapse on X-Palm. Conversely, models trained on X-Palm demonstrate consistent robustness across domains, positioning X-Palm as a valuable resource for training a model towards real-world, cross-domain generalization. Data access instructions and the related benchmarking codes are publicly available at: https://github.com/X-Palm/X-Palm-2026
• Abstract（参考訳）: Palmprintのモダリティは、プライバシ保護のバイオメトリックソリューションを提供するが、そのデプロイメントは、制御された登録と制約のない認証の間のドメインギャップによって妨げられる。 既存のデータセットは、制御された設定に大きく制限されており、現実世界の環境の複合変数をキャプチャできない。 本稿では,103人(206人)のヤシ画像6,006枚からなるクロスドメインデータセットであるX-Palmを紹介する。 我々の知る限り、X-Palmは、確実に制御されたマルチスペクトルの入出力と制約なしのモバイル認証のギャップを埋めるために設計された、新しいペアID獲得を提供する最初のパームプリントデータセットである。 単一から少数のバリエーションに焦点を当てた既存のデータセットとは異なり、X-Palmは、(1)カスタムスキャナーを用いた制御されたマルチスペクトルパームプリント設定、(2)ハードウェア、ハンドポーズ、照明、背景、カメラ間距離、視界、パーム表面の状態(例えば、水分、オクルージョン)の同時変化を取り入れた非制約のスマートフォンパームプリント設定という、2つの異なるドメインにわたるIDのペア化データをキャプチャすることで、実践的なデプロイメントで直面する大規模なモダリティと環境シフトに対処する。 12SOTAモデルの大規模なベンチマークでは、既存の手法は制御されたデータ上で高い性能を達成するが、X-Palm上では深刻な性能崩壊を経験することが示された。 逆に、X-Palmで訓練されたモデルはドメイン間で一貫した堅牢性を示し、X-Palmを実世界のクロスドメイン一般化に向けてモデルをトレーニングするための貴重なリソースとして位置づけている。 データアクセス命令と関連するベンチマークコードは、https://github.com/X-Palm/X-Palm-2026で公開されている。

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