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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Finger Knuckle Print Recognition Based on Wavelet and Gabor Filtering

verfasst von : Gaurav Verma, Aloka Sinha

Erschienen in: Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Biometric systems are used for identification- and verification-based applications such as e-commerce, physical access control, banking, and forensic. Among several kinds of biometric identifiers, finger knuckle print (FKP) is a promising biometric trait in the present scenario because of its textural features. In this paper, wavelet transform (WT) and Gabor filters are used to extract features for FKP. The WT approach decomposes the FKP feature into different frequency subbands, whereas Gabor filters are used to capture the orientation and frequency from the FKP. The information of horizontal subbands and content information of Gabor representations are both utilized to make the FKP template, and are stored for verification systems. The experimental results show that wavelet families along with Gabor filtering give a best FKP recognition rate of 96.60 %.

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12.
Metadaten
Titel
Finger Knuckle Print Recognition Based on Wavelet and Gabor Filtering
verfasst von
Gaurav Verma
Aloka Sinha
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-10-2103-9

Electronic ISBN: 978-981-10-2104-6

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2104-6_4

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    Bildnachweise