Biometrics autentisering är en effektiv metod för att automatiskt känna igen en persons identitet. Nyligen har man funnit att finger-knäpp-avtryck (FKP), som hänvisar till de inneboende hudmönster av den yttre ytan runt phalangeal gemensamma av ett finger, har hög förmåga att diskriminera olika individer, vilket gör det till en framväxande biometrisk identifierare. I detta dokument, baserat på resultaten av psykofysik och neurofysiologistudier som både lokal och global information är avgörande för bilduppfattningen, presenterar vi ett effektivt FKP-igenkänningssystem genom att extrahera och sammanställa lokala och globala funktioner hos FKP-bilder. Närmare bestämt är orienteringsinformationen som extraheras av Gabor-filtren kodad som den lokala funktionen. Genom att öka skalan av Gabor filter till oändlig, faktiskt kan vi få Fourier transform av bilden, och därmed Fourier transform koefficienter av bilden kan tas som de globala funktionerna. Sådana lokala och globala särdrag är naturligt sammankopplade via ramen för tid-frekvensanalys. Det föreslagna systemet utnyttjar både lokal och global information för FKP-verifieringen, där global information också används för att förfina anpassningen av FKP-avbildningar i matchning. Det slutliga matchningsavståndet för två FKP är ett vägt genomsnitt av lokala och globala matchningsavstånd. De experimentella resultaten från vår FKP-databas visar att det föreslagna systemet för lokal-global informationskombination avsevärt skulle kunna förbättra den igenkänningsnoggrannhet som erhålls genom antingen lokal eller global information och leda till lovande prestanda hos ett FKP-baserat personligt autentiseringssystem.
Lin Zhang m.fl. REF föreslog ett effektivt system för erkännande av FKP genom att extrahera och montera lokala och globala funktioner hos FKP-avbildningar.
Ensemble of local and global information for finger – knuckle-print recognition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}