Sammanfattning av denna webbsida: Bland flera olika metoder för extraktion av handavtryck är den HOG-baserade metoden attraktiv och fungerar väl mot förändringar i belysning och skuggning av handavtrycksbilder. Dock saknar det fortfarande robusthet att extrahera palmprint funktioner i olika rotationsvinklar. För att lösa detta problem, presenterar detta papper en hybrid funktion extraktionsmetod, som heter HOG-PGF som kombinerar histogrammet för orienterade gradienter (HOG) med en styrbar Gaussian filter (PGF) för att utveckla en effektiv palmprint igenkänningsmetod. Tillvägagångssättet börjar med att bearbeta alla handavtryck bilder av David Zhang metod att segmentera endast regionen av intressen. Därefter extraherade vi palmprint funktioner baserat på hybriden HOG-SGF funktion extraktion metod. Sedan användes en optimerad auto-encoder (AE) för att minska dimensionaliteten hos de extraherade funktionerna. Slutligen tillämpades en snabb och robust regulariserad extrem inlärningsmaskin (RELM) för klassificeringsuppgiften. Under utvärderingsfasen av det föreslagna tillvägagångssättet utfördes ett antal experiment på tre allmänt tillgängliga databaser med handavtryck, nämligen MS-PolyU för multispektrala handavtrycksbilder och CASIA och Tongji för kontaktlösa handavtrycksbilder. Experimentellt visar resultaten att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar de befintliga state-of-the-art-metoderna även när ett litet antal utbildningsprover används.
Gumaei m.fl. föreslog en metod för handavtryck igenkänning med hjälp av synliga och multispektral sensor bilder baserat på histogram av orienterade gradienter (HOG) med en styrbar Gaussian filter (SGF) REF.
An Effective Palmprint Recognition Approach for Visible and Multispectral Sensor Images
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}