Palmprint är en allmänt använd biometrisk egenskap som används i olika applikationer för åtkomstkontroll på grund av dess bekvämlighet vid användning, tillförlitlighet och låga kostnader. I detta dokument föreslår vi ett nytt system för erkännande av handavtryck med hjälp av en gles representation av funktioner som erhållits från Bank of Binarized Statistical Image Features (B-BSIF). Palmprint bilden kännetecknas av en rik uppsättning funktioner inklusive huvudsakliga linjer, åsar och rynkor. Användningen av ett lämpligt strukturdeskriptorsystem förväntas därför fånga upp denna information på ett korrekt sätt. I detta avseende utforskar vi idén om B-BSIF som består av 56 olika BSIF-filter vars svar på den givna Palmprint bilden behandlas självständigt och klassificeras med hjälp av sparse representation klassificerare (SRC). Omfattande experiment utförs på tre olika stora allmänt tillgängliga databaser med handavtryck. Vi lägger sedan fram en omfattande analys genom att jämföra det föreslagna systemet med sju olika moderna toppmoderna system som visar hur effektivt det föreslagna systemet för robust erkännande av handavtryck är.
Raghavendra m.fl. (2015) REF har utforskat idén om PP-igenkänning med hjälp av en sparsam representation av funktioner som erhållits från Bank of Binarized Statistical Image Features (BSIF).
Texture based features for robust palmprint recognition: a comparative study
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}