Abstract Palmprint verifiering är en relativt ny men lovande personlig autentisering teknik för sin höga noggrannhet och snabb matchning hastighet. Tvådimensionellt (2D) handavtrycksigenkänning har studerats väl under det senaste årtiondet, och nyligen tredimensionellt (3D) handavtrycksigenkänning Exakt och robust personlig autentisering är en avgörande fråga i den moderna e-världen, och biometriska tekniker är lovande lösningar på detta problem. Palmprint är en relativt ny men viktig medlem av biometriska egenskaper. Den innehåller en rik mängd stabila textur funktioner, vilket leder till mycket hög igenkänning noggrannhet. Samtidigt gör fördelarna som låg kostnad, användarvänlighet och hög matchningshastighet det praktiskt möjligt att använda i stor skala. Många metoder har föreslagits för erkännande av 2D-palmavtryck [1] [2] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [15] [16] [17]. I allmänhet kan de nuvarande 2D-metoderna för igenkänning av handavtryck klassificeras i tre kategorier: kodbaserade metoder [3, 4, 6, 8, 13] Sådana metoder använder inte förkunskaper om objektet, men de behöver en utbildningsprocess. Även om 2D palmprint erkännande har uppnått hög noggrannhet, har det fortfarande vissa nackdelar. Till exempel är 2D-handavtryck lätt att förfalska, och bildkvaliteten kan påverkas mycket av ljusförändringar och klotter. För att övervinna dessa problem av 2D palmprint igenkänning, 3D palmprint igenkänning tekniker har nyligen utvecklats [18], där 3D palmprint data fångas genom att använda strukturerad-ljus avbildning [20]. I 3D-palmavtryckssystemet [18] samlas informationen om innerytans djup in och en krökningsbaserad metod används för extraktion och matchning av 3D-palmavtryck. Eftersom 2D- och 3D-handavtrycksbilderna kan fångas samtidigt kan 2D- och 3D-handavtrycksfunktionerna lätt sammansmältas. Under [18] och [19] användes några enkla sammansmältningsmetoder och bättre resultat än att endast använda 2D- eller 3D-funktioner erhölls. Syftet med detta dokument är att utveckla ett effektivt system för matchning av 2D- och 3D-handavtryck för mer exakt och robust personlig autentisering. För att bättre kunna använda 2D- och 3D-handavtrycksinformationen föreslår vi ett par nya regler för matchning av funktioner. Vi klassificerar Palmprint funktioner i tre olika nivåer: formnivå, linjenivå och textur
I REF, Li et al. extraherade tre nivåer av 2D och 3D palmprint funktioner, inklusive form funktioner, huvudsakliga linje funktioner, och textur funktioner.
Efficient joint 2D and 3D palmprint matching with alignment refinement
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}