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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

53. Inner-Knuckle-Print Verification Based on Guided Image Filtering

verfasst von : Ming Liu, Jun Yan

Erschienen in: Proceedings of 2013 Chinese Intelligent Automation Conference

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This paper presents a new approach for inner-knuckle-print verification. Firstly, guided image filtering is implemented to remove noise and the minute lines. Then robust line features are extracted from the image based on a derivative edge detector. Finally the binary line images are matched by using a cross-correlation-based method. The experiments on a finger image database which includes 2000 images from 100 different individuals show good performance of the proposed approach.

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Metadaten
Titel
Inner-Knuckle-Print Verification Based on Guided Image Filtering
verfasst von
Ming Liu
Jun Yan
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Proceedings of 2013 Chinese Intelligent Automation Conference

Print ISBN: 978-3-642-38465-3

Electronic ISBN: 978-3-642-38466-0

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38466-0_53

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