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01.08.2014 | Original Article | Ausgabe 4/2014

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 4/2014

A new finger-knuckle-print ROI extraction method based on probabilistic region growing algorithm

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 4/2014
Autoren:
Tao Kong, Gongping Yang, Lu Yang

Abstract

Finger-knuckle-print pattern is considered to be one of the most promising biometric techniques for personal identification. In this paper, we propose a new region of interest (ROI) extraction method based on the probabilistic region growing algorithm, which is robust to the finger displacement and rotation. Firstly, contrast enhancement is performed for the finger-knuckle-print images. And then we detect and correct the skewed images. Finally, ROI is extracted using the new probabilistic region growing algorithm. Experimental results show that the proposed method can achieve better performance compared with other existing methods.

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