Abstract-Finger-vein-biometri har undersökts ingående för personlig verifiering. Trots de senaste framstegen i finger-vein verifiering, nuvarande lösningar är helt beroende av domän kunskap och fortfarande saknar robusthet att extrahera finger-vein funktioner från råa bilder. I detta dokument föreslås en djupinlärningsmodell för att extrahera och återvinna venfunktioner med hjälp av begränsad kunskap på förhand. För det första, baserat på en kombination av de kända toppmoderna handgjorda finger-vein bildsegmentering tekniker, identifierar vi automatiskt två regioner: en tydlig region med hög separerbarhet mellan finger-vein mönster och bakgrund, och en tvetydig region med låg separerbarhet mellan dem. Den första är förknippad med pixlar på vilka alla ovan nämnda segmenteringstekniker tilldelar samma segmenteringsetikett (antingen förgrunds- eller bakgrundsetikett), medan den andra motsvarar alla återstående pixlar. Detta system används för att automatiskt kasta den tvetydiga regionen och för att märka pixlarna i den klara regionen som förgrund eller bakgrund. Ett träningsdataset är konstruerat baserat på de patchar som är centrerade på de märkta pixlarna. För det andra är ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) tränas på de resulterande data som för att förutsäga sannolikheten för varje pixel av att vara förgrund (dvs., ven pixel), ges en patch centrerad på det. CNN lär sig vad ett fingervålnadsmönster är genom att lära sig skillnaden mellan venmönster och bakgrundsmönster. Bildpunkter i någon region av en testbild kan sedan klassificeras effektivt. För det tredje föreslår vi ytterligare ett nytt och originellt bidrag genom att utveckla och undersöka ett fullständigt konvolutionsnätverk för att återställa saknade fingervålnadsmönster i den segmenterade bilden. De experimentella resultaten från två offentliga finger-vein-databaser visar att verifieringsnoggrannheten för finger-vein har förbättrats avsevärt.
Qin och El-Yacoubi REF utformar en 5-lagers CNN-modell för extraktion av fingervener och konstruerar ett fullständigt konvolutionsnätverk för att återställa mönsterkartor; deras experimentella resultat visar att de återvunna mönsterkartorna kan vara kraftfulla i fingervenens representation.
Deep Representation-Based Feature Extraction and Recovering for Finger-Vein Verification
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}