Abstract-Det bevisvärde av handavtryck i rättsmedicinska applikationer är tydlig eftersom cirka 30 procent av de latenta som återfunnits från brottsplatser är från handflator. Medan biometriska system för handavtrycksbaserad personlig autentisering i åtkomstkontroll typ av applikationer har utvecklats, de flesta behandlar låg upplösning (ca 100 ppi) handavtryck och endast utföra full-till-full handavtryck matchning. Vi föreslår ett latent-till-full handavtrycksmatchningssystem som behövs i rättsmedicinska tillämpningar. Vårt system hanterar handavtryck som fångas vid 500 ppi (den nuvarande standarden i rättsmedicinska applikationer) eller högre upplösning och använder minutiae som funktioner för att vara kompatibel med den metod som används av latenta experter. Latent handavtryck matchning är ett utmanande problem eftersom latenta avtryck lyfts på brottsplatser är av dålig bildkvalitet, täcker bara en liten del av handflatan, och har en komplex bakgrund. Andra svårigheter inkluderar ett stort antal minutiae i fullständiga utskrifter (ca 10 gånger så många som fingeravtryck), och förekomsten av många veck i latenta och fullständiga utskrifter. En robust algoritm för att tillförlitligt uppskatta den lokala åsriktningen och frekvensen i handflator utvecklas. Detta underlättar utvinningen av ås och minutiae funktioner även i dålig kvalitet palmavtryck. En fast längd minutia deskriptor, MinutiaCode, används för att fånga distinkt information runt varje minutia och en anpassningsbaserad minutiae matchande algoritm används för att matcha två handavtryck. Två uppsättningar av partiella handavtryck (150 levande skanna partiella handavtryck och 100 latenta handavtryck) matchas till en bakgrundsdatabas med 10.200 fullständiga handavtryck för att testa det föreslagna systemet. Trots den inneboende svårigheten med latent-till-full handavtryck matchning, rank-1 igenkänningsgrad på 78,7 respektive 69 procent, uppnåddes i sökandet av levande-scan partiella handavtryck och latenta handavtryck mot bakgrundsdatabasen.
Jain m.fl. använde en fast längd minutia deskriptor, MinutiaCode, för att fånga den unika informationen runt varje minutia och använde en anpassningsbaserad minutia-matchning algoritm för att utföra palmprint igenkänning REF.
Latent Palmprint Matching
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}