Pose invariant palm vein identification system using convolutional neural network
العناوين الأخرى
نظام تحديد الهوية من خلال أوردة اليد الثابتة الموضع باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية
المؤلفون المشاركون
al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan
Abd al-Razzaq, Husam Imad
المصدر
العدد
المجلد 15، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 503-510، 8ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Palm vein recognition is a one of the most efficient biometric technologies, each individual can be identified through its veins unique characteristics, palm vein acquisition techniques is either contact based or contactless based, as the individual's hand contact or not the peg of the palm imaging device, the needs a contactless palm vein system in modern applications rise tow problems, the pose variations (rotation, scaling and translation transformations) since the imaging device cannot aligned correctly with the surface of the palm, and a delay of matching process especially for large systems, trying to solve these problems.
This paper proposed a pose invariant identification system for contactless palm vein which include three main steps, at first data augmentation is done by making multiple copies of the input image then perform out-of-plane rotation on them around all the X,Y and Z axes.
Then a new fast extract Region of Interest (ROI) algorithm is proposed for cropping palm region.
Finally, features are extracted and classified by specific structure of Convolutional Neural Network (CNN).
The system is tested on two public multispectral palm vein databases (PolyU and CASIA); furthermore, synthetic datasets are derived from these mentioned databases, to simulate the hand out-of-plane rotation in random angels within range from -20° to +20° degrees.
To study several situations of pose invariant, twelve experiments are performed on all datasets, highest accuracy achieved is 99.73% ∓ 0.27 on PolyU datasets and 98 % ∓ 1 on CASIA datasets, with very fast identification process, about 0.01 second for identifying an individual, which proves system efficiency in contactless palm vein problems
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan& Abd al-Razzaq, Husam Imad. 2018. Pose invariant palm vein identification system using convolutional neural network. Baghdad Science Journal،Vol. 15, no. 4, pp.503-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-866055
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan& Abd al-Razzaq, Husam Imad. Pose invariant palm vein identification system using convolutional neural network. Baghdad Science Journal Vol. 15, no. 4 (2018), pp.503-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-866055
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan& Abd al-Razzaq, Husam Imad. Pose invariant palm vein identification system using convolutional neural network. Baghdad Science Journal. 2018. Vol. 15, no. 4, pp.503-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-866055
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 509-510
رقم السجل
BIM-866055
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر