Abstract-Det huvudsakliga målet med detta papper är att autentisera människor enligt deras finger texturer. Vi föreslår att ta ut Finger Texture (FT) funktioner av de fyra finger bilder (index, mitten, ring och lite) från en låg upplösning kontaktlös hand bild. Dessutom använder vi en ny Image Feature Enhancement (IFE) metod för att förbättra FTs. Den resulterande funktionsbilden är segmenterad och ett probabilistic Neural Network (PNN) används som en intelligent klassificering för igenkänning. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet har bättre resultat än det nyligen publicerade arbetet. Dessutom erhölls de bästa IFE-resultaten med Equal Error Rate (EER) motsvarande 4,07 %.
Kopplingar mellan extraherade FT-funktioner med probabilistiska neurala nätverk (PNNs) tillämpades för att bekräfta resultatet REF.
Human authentication with finger textures based on image feature enhancement
{'venue': '2nd IET International Conference on Intelligent Signal Processing 2015 (ISP)', 'journal': '2nd IET International Conference on Intelligent Signal Processing 2015 (ISP)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}