Detta papper föreslog en ny 3D palmprint erkännande algoritm genom att kombinera 3D palmprint funktioner med hjälp av D-S fusionsteori. För det första, den strukturerade ljusavbildning används för att förvärva 3D palmprint data. För det andra, två typer av unika funktioner, inklusive genomsnittlig krökning funktion och Gaussisk krökning funktion, extraheras. För det tredje tilldelades trosfunktionen för det genomsnittliga krökningsigenkänningen respektive det Gaussiska krökningsigenkänningen. För det fjärde bestämdes fusionstrons funktion från den föreslagna metoden av fusionsteorin Dempster-shafer (D-S). Slutligen utfördes igenkänning av handavtryck enligt klassificeringskriterierna. En 3D palmprint databas med 1000 olika bilder från 100 individer etablerades, där omfattande experiment utfördes. Resultaten visar att den föreslagna metoden 3D palmprint igenkänning är mycket mer robust till belysning variationer och tillstånd förändringar av palmprint än MCR och GCR. Samtidigt, genom att blanda medel krökning och Gaussian krökning funktionen, de experimentella resultaten är lovande (den genomsnittliga lika felfrekvensen på 0,404%). I framtiden behöver bildteknik förbättras ytterligare för en bättre igenkänningsprestanda.
För att genomsnitt den lika felfrekvensen i REF, Dempster-Shafer fusionsteori tillämpades på unika funktioner med hjälp av genomsnittliga krökningsfunktioner.
3D Palmprint Recognition Using Dempster-Shafer Fusion Theory
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}