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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dorsal Hand Vein Recognition Method Based on Multi-bit Planes Optimization

verfasst von : Haoxuan Li, Yiding Wang, Xiaochen Jiang

Erschienen in: Biometric Recognition

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With the development of technology, how to improve the accuracy of dorsal hand vein recognition has become the focus of current research. In order to solve this problem, this paper proposes a dorsal hand vein image recognition method which is based on multi-bit planes and Deep Learning network. The multi-bit planes can not only fully use the gray information of the images but also their intrinsic relationship between the bit planes of the images. In addition, the bit plane with less information is removed according to the Euclidean distance, and a new bit planes sequence is formed, and the accuracy of the recognition of the dorsal hand vein is improved. The algorithm is tested on the real dorsal hand vein database, and the recognition accuracy is more than 99%, which proves the effectiveness of the algorithm.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Jian, L.I., Sheng, C.X., Han, Z., et al.: Survey of research on identity management. Comput. Eng. Des. 30(6), 1364–1365 (2009) Jian, L.I., Sheng, C.X., Han, Z., et al.: Survey of research on identity management. Comput. Eng. Des. 30(6), 1364–1365 (2009)
2.
Zurück zum Zitat Wang, Y.X., Liu, T.G., Jiang, J.F., et al.: Hand vein recognition using local SIFT feature analysis. J. Optoelectron. Laser 20(5), 681–684 (2009) Wang, Y.X., Liu, T.G., Jiang, J.F., et al.: Hand vein recognition using local SIFT feature analysis. J. Optoelectron. Laser 20(5), 681–684 (2009)
3.
Zurück zum Zitat Luo, Y.T., Zhao, L.Y., Zhang, B., et al.: Local line directional pattern for palmprint recognition. Pattern Recognit. 50(1), 26–44 (2016)CrossRef Luo, Y.T., Zhao, L.Y., Zhang, B., et al.: Local line directional pattern for palmprint recognition. Pattern Recognit. 50(1), 26–44 (2016)CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Jia, W., Hu, R.X., Lei, Y.K., et al.: Histogram of oriented lines for palmprint recognition. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst. 44(3), 385–395 (2014)CrossRef Jia, W., Hu, R.X., Lei, Y.K., et al.: Histogram of oriented lines for palmprint recognition. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst. 44(3), 385–395 (2014)CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Syafeeza, A.R.: Convolutional neural networks for face recognition and finger-vein biometric identification (2014) Syafeeza, A.R.: Convolutional neural networks for face recognition and finger-vein biometric identification (2014)
6.
Zurück zum Zitat Wang, L., Zhang, Y., Feng, J.: On the Euclidean distance of images. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 27(8), 1334–1339 (2005)CrossRef Wang, L., Zhang, Y., Feng, J.: On the Euclidean distance of images. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 27(8), 1334–1339 (2005)CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Iandola, F.N., Han, S., Moskewicz, M.W., et al.: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5 MB model size (2016) Iandola, F.N., Han, S., Moskewicz, M.W., et al.: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5 MB model size (2016)
8.
Zurück zum Zitat Otsu, N.: A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Syst. Man Cybernet. 9(1), 62–66 (2007)MathSciNetCrossRef Otsu, N.: A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Syst. Man Cybernet. 9(1), 62–66 (2007)MathSciNetCrossRef
9.
Zurück zum Zitat Wilson, A.C., Roelofs, R., Stern, M., et al.: The marginal value of adaptive gradient methods in machine learning (2017) Wilson, A.C., Roelofs, R., Stern, M., et al.: The marginal value of adaptive gradient methods in machine learning (2017)
10.
Zurück zum Zitat Farahnak-Ghazani, F., Baghshah, M.S.: Multi-label classification with feature-aware implicit encoding and generalized cross-entropy loss. In: Electrical Engineering, pp. 1574–1579. IEEE (2016) Farahnak-Ghazani, F., Baghshah, M.S.: Multi-label classification with feature-aware implicit encoding and generalized cross-entropy loss. In: Electrical Engineering, pp. 1574–1579. IEEE (2016)
Metadaten
Titel
Dorsal Hand Vein Recognition Method Based on Multi-bit Planes Optimization
verfasst von
Haoxuan Li
Yiding Wang
Xiaochen Jiang
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-97909-0_1