Sammanfattning På grundval av den ökade betoningen på skydd av privatlivet har biometriska igenkänningssystem med användning av fysiska eller beteendemässiga egenskaper som fingeravtryck, ansiktsegenskaper, iris- och fingervrånsmönster eller rösten införts i tillämpningar som dörråtkomstkontroll, personlig certifiering, Internetbank och ATM-maskiner. Bland dessa, finger-vein erkännande är fördelaktigt genom att det innebär användning av billiga och små apparater som är svåra att förfalska. I allmänhet, finger-vein igenkänningssystem fånga bilder genom att använda nära infraröd (NIR) belysning i samband med en kamera. Sådana system kan dock möta operativa svårigheter, eftersom spridning av ljus från huden kan göra det svårt att fånga en klar bild. För att lösa detta problem föreslog vi en ny metod för bildkvalitetsförbättring som mäter riktning och tjocklek på venlinjer. Denna insats representerar ny forskning i fyra avseenden. För det första, eftersom venlinjer upptäcks i indatabilder baserade på åtta riktningsprofiler av en grå bild i stället för binariserade bilder, kan detektionsfelet på grund av den icke-uniforma belysningen av fingerområdet minskas. För det andra bestämmer vår metod adaptivt ett Gabor-filter för optimal riktning och bredd på grundval av den beräknade riktningen och tjockleken på en upptäckt venlinje. För det tredje kan en klar venbild erhållas genom att använda detta optimerade Gabor-filter. Slutligen tillämpas ytterligare bearbetning av den morfologiska verksamheten i Gabors filtrerade bild och den resulterande bilden kombineras med den ursprungliga, genom vilken fingeravbildning av högre kvalitet erhålls. Experimentella resultat från tillämpning av vår föreslagna bildförbättringsmetod visar att den lika felfrekvensen (EER) för finger-vein igenkänning minskar till cirka 0,4% i fallet med en lokal binär mönsterbaserad igenkänning och till cirka 0,3% i fallet med en wavelet transform-baserad igenkänning.
I REF, de förbättrade kvaliteten på finger-vein bilden genom en optimal Gabor filter design baserat på riktning och tjocklek uppskattning av finger-vein linjer.
Image Quality Enhancement Using the Direction and Thickness of Vein Lines for Finger-Vein Recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}