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2011 | OriginalPaper | Chapter

Finger Knuckleprint Based Recognition System Using Feature Tracking

Authors : Aditya Nigam, Phalguni Gupta

Published in: Biometric Recognition

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper makes use of finger knuckleprints to propose an efficient biometrics system. Edge based local binary pattern (ELBP) is used to enhance the knuckleprint images. Highly distinctive texture patterns from the enhanced knuckleprint images are extracted for better classification. It has proposed a distance measure between two knuckleprint images. This system has been tested on the largest publicly available Hong Kong Polytechnic University (PolyU) finger knuckleprint database consisting 7920 knuckleprint images of 165 distinct subjects. It has achieved

CRR

of more than 99.1% for the top best match, in case of identification and

ERR

of 3.6%, in case of verification.

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Metadata
Title
Finger Knuckleprint Based Recognition System Using Feature Tracking
Authors
Aditya Nigam
Phalguni Gupta
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25449-9_16

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