De flesta metoder för fusionsbaserad fingervensigenkänning var att sammansmälta olika funktioner eller matcha poäng från mer än ett drag för att förbättra prestandan. För att komma till rätta med bristerna i "dimensionalitetens förbannelse" och ytterligare körtid i funktionsutdragningen föreslår vi i detta dokument en teknik för identifiering av fingervener som bygger på matchning av poängnivåfusion av ett enda drag. För att förbättra kvaliteten på bilden av fingervenen används metoden med kontrastbegränsad adaptiv histogramutjämning (CLAHE) och den förbättrar den lokala kontrasten av normaliserad bild efter ROI-detektion. Gabor funktioner extraheras sedan från åtta kanaler baserat på en bank av Gabor filter. Istället för att använda funktionerna för igenkänning direkt, analyserar vi bidragen från Gabor funktionen från varje kanal och tillämpa en viktad matchande poäng nivå fusion regel för att få den slutliga matchande poäng, som kommer att användas för den sista igenkänningen. Experimentella resultat visar att CLAHE-metoden är effektiv för att förbättra kvaliteten på fingervenens bild och den föreslagna matchningsfusionen visar bättre igenkänningsprestanda.
I REF använde de ett åtta-kanals Gabor filter för att extrahera de funktioner som analyserades före tillämpningen av score-nivå fusion för att få den slutliga matchande poäng.
Finger Vein Recognition based on Matching Score-Level Fusion of Gabor Features
{'venue': None, 'journal': 'The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}