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张开的手指

swMATH标识: 40759
软件作者: 伊万,科瓦奇;马尔克,帕沃
说明: Openfinger:多模式生物识别系统中指纹识别能力和手指静脉模式的结合。多模式生物识别系统目前被认为是最先进的学科。由于在日常生活中建立身份已经变得非常重要而且相当困难,因此需要可靠的身份识别手段。多模式系统基于多个生物特征建立身份。因此,它们最显著的优点之一是能够提供更高的识别精度和抵抗伪造。许多论文提出了生物特征的各种组合。然而,有少数解决方案证明了指纹和手指静脉模式的使用。我们的主要目标是为生物识别这一特殊领域做出贡献。
在这篇论文中,我们提出了OpenFinger,一个利用指纹和手指静脉模式进行身份识别的自动化解决方案,它对手指的位移和旋转都是鲁棒的。利用SDUMLA-HMT多模式数据库进行评价和实验。我们的解决方案是用C++语言实现的,并作为Linux共享库的集合进行分发。首先,采用自适应滤波的方法对指纹图像进行增强,其中Gabor滤波器的作用最为显著。另一方面,手指静脉图像需要精确地检测出边界矩形,以便聚焦于有用的生物特征模式。在提取阶段,利用一个流行的Caffe框架,利用深卷积网络从指纹中提取二级特征。我们使用SIFT和SURF功能来处理手指静脉模式。指纹特征匹配使用Suprema开发的封闭商业算法,而手指静脉特征匹配使用OpenCV库内置函数,即暴力匹配器和基于FLANN的匹配器。在SIFT特征的情况下,通过双sigmoid、双曲tangens、Z-score和Min-Max函数进行评分标准化。在手指静脉侧,结合筛分特征,采用双曲线tangens方法对分数进行归一化处理,得到最佳结果。最后,两种生物特征的融合是在分数的基础上完成的。融合采用求和平均法,达到2.12
主页: https://www.sav.sk/journals/uploads/1216140710_662-10-2478-TMMP-2020-0012_pdf.pdf
关键词: 生物识别;指纹;指静脉;多模式生物识别系统
相关软件: 指网;冲浪;阵列火;github;卡费;;开放式CV
参考文献: 1个出版物

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