En ny metod med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för finger-vein biometrisk identifiering presenteras i detta papper. Till skillnad från befintliga biometriska tekniker som fingeravtryck och ansikte, venmönster är inne i kroppen, vilket gör dem praktiskt taget omöjligt att replikera. Detta gör också finger-vein-biometri till ett säkrare alternativ utan att vara mottagligt för förfalskning, skada eller förändring med tiden. I konventionella finger-vein-igenkänningsmetoder krävs komplex bildbehandling för att ta bort buller och extrakt och förbättra funktionerna innan bildklassificeringen kan utföras för att uppnå hög prestanda noggrannhet. I detta avseende är en betydande fördel med CNN jämfört med konventionella metoder dess förmåga att samtidigt extrahera funktioner, minska datadimensionaliteten och klassificera i en nätverksstruktur. Dessutom kräver metoden endast minimal bildförbehandling eftersom CNN är robust för buller och små avvikelser i de förvärvade bilderna. I detta dokument, en reducerad komplexitet fyra lager CNN med smält convolutional-subsampling arkitektur föreslås för finger-vein erkännande. För nätverksträning har vi modifierat och tillämpat den stokastiska diagonalen Levenberg-Marquardt algoritm, vilket resulterar i en snabbare konvergenstid. Den föreslagna CNN testas på en finger-vein databas utvecklat internt som innehåller 50 försökspersoner med 10 prover från varje finger. En identifieringshastighet på 100.00% uppnås, med 80/20 procents förhållande för separation av träning respektive prov. Ytterligare ett antal försökspersoner har också testats, där en noggrannhet på 99,38 % har uppnåtts för 81 försökspersoner.
Radzi m.fl. REF föreslår ett 3-lagers konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för klassificering av funktionskartor i 50 ämnen och uppnår 100 % noggrannhet i fingeravtrycksvenens biometriska verifiering.
Finger-vein biometric identification using convolutional neural network
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}