ABSTRACT I detta dokument föreslår vi en ny lokal discriminativ funktion inlärningsmetod för fingervensigenkänning. Till skillnad från de flesta tidigare metoder finger ven igenkänning, som använder handgjorda deskriptorer som lokala binära mönster, lokala linje binära mönster, och Gabor funktioner, syftar detta papper till att lära sig en funktion kartläggning för att förbättra den diskriminerande förmåga lokala funktioner. För att uppnå detta mål, vi först extrahera multi-riktad pixel skillnad vektorer (MDPDVs) för varje pixel i en träning finger ven bild genom att beräkna skillnaden mellan varje pixel och dess raka angränsande pixlar. För det andra lär vi oss en funktionsmappning för att projicera dessa MDPDV:er i lågdimensionella binära koder på ett övervakat sätt, där: 1) förlusten mellan de ursprungliga realvärderade koderna och lärda binära vektorer minimeras; 2) variationen mellan klasser av de lokala binära funktionerna maximeras; och 3) variationen inom klassen av de lokala binära funktionerna minimeras. Sist representerar vi varje finger ven bild som en histogram funktion genom att samla och poola dessa binära koder. Experiment på databaserna SDUMLA-FV och PolyU verifierar den föreslagna metodens överlägsna prestanda jämfört med andra befintliga metoder för identifiering av fingervener. INDEX TERMS Finger venigenkänning, funktionsinlärning, lokal linje binärt mönster, diskriminerande binär deskriptor, biometriska.
För att lära sig en funktionskartläggning relation för att förbättra igenkänningsförmågan hos lokala funktioner, föreslås en diskriminerande binär deskriptor (DBD) REF metod.
Discriminative Binary Descriptor for Finger Vein Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}