Retinal identifiering baserad på näthinnan vaskulatures i näthinnan ger den mest säkra och exakta metoder för autentisering bland biometriska och har främst använts i kombination med passerkontrollsystem vid höga säkerhetsanläggningar. På senare tid har intresset för näthinneidentifiering varit stort. Eftersom digitala näthinnebilder alltid lider av deformationer, har Skalan Invariant Feature Transform (SIFT), som är känd för sin särskiljningsförmåga och variation för skala och rotation, introducerats till näthinnebaserad identifiering. Vissa brister, t.ex. svårigheten med extrahering och missmatchning, finns dock i SIFT-baserad identifiering. För att lösa dessa problem föreslås en ny förbearbetningsmetod baserad på den förbättrade cirkulära Gabor Transform (ICGF). Efter vidare bearbetning av den itererade rumsliga anisotropa slät metod, antalet oinformativa SIFT nyckelpunkter minskas dramatiskt. Testade på VARIA och åtta simulerade näthinnan databaser som kombinerar rotation och skalning, den utvecklade metoden presenterar lovande resultat och visar robusthet till rotationer och skalförändringar.
Förbehandling på den medicinska bilden (retina bilden) gjordes för att minska antalet SIFT nyckelpunkter i REF.
Retinal Identification Based on an Improved Circular Gabor Filter and Scale Invariant Feature Transform
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}