Abstract-This paper föreslår en ny bimodal biometriska system med hjälp av funktionsnivå fusion av hand form och handflata struktur. Den föreslagna kombinationen är av betydelse eftersom både handavtryck och handformade bilder föreslås extraheras från den enhandsbild som förvärvats från en digitalkamera. Flera nya handformade funktioner som kan användas för att representera handformen och förbättra prestandan undersöks. Det nya tillvägagångssättet för handavtrycksigenkänning med hjälp av diskreta cosinustransformkoefficienter, som kan erhållas direkt från kamerans hårdvara, demonstreras. Inget av det tidigare arbetet med hand-form eller handavtrycksigenkänning har ägnat någon uppmärksamhet åt den kritiska frågan om val av funktioner. Våra experimentella resultat visar att medan majoriteten av handavtryck eller handformade funktioner är användbara för att förutsäga försökspersonernas identitet, är endast en liten del av dessa funktioner nödvändiga i praktiken för att bygga en korrekt modell för identifiering. Jämförelsen och kombinationen av föreslagna egenskaper utvärderas på de olika klassificeringssystemen; naiva Bayes (normala, uppskattade, multinomiala), beslutsträd ( 4 5, LMT), -NN, SVM och FFN. Även om det återstår mer arbete, visar våra resultat hittills att kombinationen av utvalda handskaft och handavtryck utgör ett lovande komplement till de biometriska systemen för personlig igenkänning.
Korrelationsbaserad funktion delmängd kan också användas för att minska dimensionalitet och funktioner i handform och palmstruktur REF.
Personal recognition using hand shape and texture
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}