Improvement of palmprint coding techniques with feature descriptors


Bingöl Ö., EKİNCİ M.

Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2015 23th, Malatya, Türkiye, 16 - 19 Mayıs 2015, ss.2412-2415

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Malatya
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.2412-2415

Özet

Avuçiçi biyometrik tanıma sistemi, düşük çözünürlüklü kameralarda bile yüksek doğruluk oranlarına ulaşmasından dolayı son yıllarda tercih edilen araştırma alanlarından birisidir. Bu alanda yapılan yeni çalışmalarda; özellikle hijyen sorunlarından dolayı, temassız ve kısıtlamasız ortamlarda görüntüler alınmaya çalışılmaktadır. Kısıtlamalı ortamlarda elde edilen görüntüler üzerinde çok başarılı yöntemler geliştirilmesine rağmen, kısıtlamasız ortamlarda alınan görüntülerden elde edilen avuçiçi örüntülerinde oluşan kaymalar veya izdüşümsel bozulmalar bu yöntemlerin başarısını olumsuz yönde etkilemektedirler. Bu çalışmada avuçiçi tanıma sistemlerinde yaygın olarak kullanılan kodlama teknikleri (Rekabetçi Kod, Sırasal Kod, Gauss Türevi Kodu), öznitelik tanımlayıcıları (ÖBÖD, HBÖ) ile güçlendirilerek yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Çalışma kapsamında kısıtlamasız ortamda alınan düşük çözünürlüklü görüntülerden oluşan yeni bir avuç içi veri seti oluşturulmuş ve Aktif Görünüm Modeli yardımıyla avuçiçi örüntüleri çıkarılmıştır. Bu örüntüler üzerinde ilk önce kodlama tekniklerinin başarım oranları irdelenmiştir. Daha sonra her bir kodlama tekniğinin bir öznitelik tanımlayıcı yöntemi ile birleştirilmesi elde edilen 6 farklı yaklaşımın sisteme sağladığı avantajlar ortaya konulmuştur. 

In recent years, biometric palmprint recognition system is one of the preferred research areas due to reach high accuracy even with the low resolution cameras. In recent studies conducted in this area, especially due to hygiene problems, images are taken in contactless and unrestricted environment. Despite a very successful improving methods have been developed for the images obtained in the restricted environment, shifts or projective distortions that occur in the palm pattern obtained from images taken in unconstrained environments negatively affect the success of this method. In this study, coding techniques that are commonly used palmprint recognition systems (Competitive Code, Ordinal Code, Derivative of Gaussian Filters Code) are strengthened with feature determinants (SIFT, SURF) and a new approach has been proposed. Scope of the study, a new data set consists of low-resolution images taken in unconstrained environments created and palmprint patterns obtained with the help of Active Appearance Model. First, performance rate of these coding techniques on the patterns were analyzed. Then, the advantages of 6 different approaches obtained by combining each feature determinant with each coding technique, is disclosed to the system.