Sammanfattning av denna webbsida: Finger-vein erkännande, som är en av de konventionella biometriska, hindrar falska attacker, är billigare, och det har en högre nivå av användarvänlighet än andra biometriska eftersom det använder miniatyriserade enheter. Dock, igenkännande prestanda av finger-vein igenkänningsmetoder kan minska på grund av en mängd olika faktorer, såsom feljustering av bilden som orsakas av förändringar finger position under bild förvärv eller belysning variation som orsakas av icke-uniform nära infrarött (NIR) ljus. För att lösa sådana problem har man undersökt multimodala biometriska system som samtidigt kan känna igen både finger- och fingeravtryck. Eftersom positionerna för fingeravbildning och fingeravtryck skiljer sig åt, för att inte tala om att fingeravbildningar måste förvärvas i NIR-ljusmiljöer och fingeravtryck i synliga ljusmiljöer, måste antingen två sensorer användas, eller så måste storleken på anordningen för bildinsamling förstoras. Det finns därför multimodala biometriska kännetecken baserade på finger- och fingerformer. Men sådana metoder känner igen individer som är baserade på handgjorda egenskaper, som uppvisar vissa begränsningar när det gäller prestandaförbättringar. För att lösa dessa problem, finger-vein och finger form multimodala biometriska med hjälp av nära-infraröd (NIR) ljuskamera sensor baserad på en djup konvolutional neurala nätverk (CNN) föreslås i denna forskning. Experimentella resultat som erhållits med hjälp av två typer av öppna databaser, Shandong University homologa multimodala egenskaper (SDUMLA-HMT) och Hong Kong Polytechnic University Finger Image Database (version 1), visade att den föreslagna metoden i den nuvarande studien har överlägsen prestanda jämfört med de konventionella metoderna.
Även om det inte tillhör kategorin hand texturbaserade biometri, Kim et al. Föreslagen multimodal biometrisk metod baserad på CNN genom att kombinera både informationen om finger-vein och fingerformen REF.
Multimodal Biometric Recognition Based on Convolutional Neural Network by the Fusion of Finger-Vein and Finger Shape Using Near-Infrared (NIR) Camera Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}