I detta dokument presenteras ett nytt personligt autentiseringssystem som samtidigt utnyttjar 2D- och 3D-handavtrycksfunktioner. Målet med vårt arbete är att förbättra noggrannheten och robustheten hos befintliga palmprint autentiseringssystem med 3D palmprint funktioner. Den föreslagna flernivåramen för personlig autentisering utnyttjar effektivt robustheten (mot spoofattacker) hos 3D-funktionerna och den höga diskriminerande kraften hos 2D-funktionerna. Det utvecklade systemet använder en aktiv stereoteknik, strukturerat ljus, för att samtidigt fånga 3D-bild eller intervalldata och en registrerad intensitetsbild av handflatan. Ytan krökning funktionsbaserad metod undersöks för 3D palmprint funktion extraktion medan Gabor funktionsbaserad konkurrenskraftig kodning system används för 2D representation. Vi analyserar jämförelsevis dessa representationer för deras individuella prestanda och försöker uppnå prestandaförbättring med hjälp av den föreslagna multilevel matcher som använder fast poängnivå kombinationsschema för att integrera information. Våra experiment på en databas på 108 försökspersoner uppnådde betydande förbättringar i prestanda med integrering av 3D-funktioner jämfört med fallet när 2D palmprint funktioner enbart används. Vi presenterar också experimentella resultat för att visa att det föreslagna biometriska systemet är extremt svårt att kringgå, jämfört med de för närvarande föreslagna metoderna för autentisering av handavtryck i litteraturen.
I REF, Zhang et al. föreslog ett ramverk på flera nivåer för personlig autentisering genom att kombinera 2D- och 3D-handavtrycksfunktioner.
Robust palmprint verification using 2D and 3D features
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}