[論文レビュー] Extracting Region of Interest for Palm Print Authentication

Kasturika B. Ray|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2013

Biometric Identification and Security参考文献 9被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、識別精度を向上させるために、掌紋認証のための新規な注目領域（ROI）抽出手法を提案する。リッジ、ライン、しわといった掌紋パターンの中心領域を特定・分離することで、テクスチャベースのバイオメトリクスシステムにおける性能向上を図り、ROI統合後の識別精度に顕著な向上が見られた。

ABSTRACT

Biometrics authentication is an effective method for automatically recognizing individuals. The authentication consists of an enrollment phase and an identification or verification phase. In the stages of enrollment known (training) samples after the pre-processing stage are used for suitable feature extraction to generate the template database. In the verification stage, the test sample is similarly pre processed and subjected to feature extraction modules, and then it is matched with the training feature templates to decide whether it is a genuine or not. This paper presents use of a region of interest (ROI) for palm print technology. First some of the existing methods for palm print identification have been introduced. Then focus has been given on extraction of a suitable smaller region from the acquired palm print to improve the identification method accuracy. Several existing work in the topic of region extraction have been examined. Subsequently, a simple and original method has then proposed for locating the ROI that can be effectively used for palm print analysis. The ROI extracted using this new technique is suitable for different types of processing as it creates a rectangular or square area around the center of activity represented by the lines, wrinkles and ridges of the palm print. The effectiveness of the ROI approach has been tested by integrating it with a texture based identification / authentication system proposed earlier. The improvement has been shown by comparing the identification accuracy rate before and after the ROI pre-processing.

研究の動機と目的

• 掌紋ベースのバイオメトリクス認証システムの精度を向上させること。
• 最も特徴的な特徴を捉えることのできる意味のある注目領域（ROI）を、掌紋画像から特定・抽出すること。
• 既存のテクスチャベースの認証システムと統合可能な、シンプルで効果的なROI抽出技術を開発すること。
• 定量的比較を用いて、ROI前処理が識別性能に与える影響を評価すること。

提案手法

• 提案手法は、リッジ、ライン、しわの分布に基づいて、掌紋活動の中心領域を特定する。
• 主なパターン領域に中心を置いた長方形または正方形のROIを抽出し、関係のない背景ノイズを最小限に抑える。
• ROI抽出は、正規化やコントラスト強調などの標準的な前処理手順の後に実施される。
• 本手法は、さまざまな掌紋画像に対して計算効率が良く、耐障害性があるように設計されている。
• 抽出されたROIは、既存の認証システムにおけるテクスチャベースの特徴抽出モジュールの入力として使用される。
• 識別精度の向上は、ROI統合前後での精度率の比較によって評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、認証精度を向上させるために、掌紋画像から意味のある注目領域（ROI）を自動で抽出できるか？
• RQ2 ROI前処理が、テクスチャベースの掌紋認識システムの性能に与える影響は何か？
• RQ3 シンプルで複雑でないROI抽出手法は、多様な掌紋サンプルにおいて識別精度を効果的に向上させることができるか？
• RQ4 本ROI抽出手法は、掌の向きの変化や画像品質のばらつきに対して耐性を示すか？

主な発見

• 提案されたROI抽出手法は、全掌紋画像をそのまま使用する場合と比較して、顕著に識別精度が向上した。
• ROIベースのアプローチによりノイズや不要な特徴が低減され、より信頼性の高い特徴抽出が可能になった。
• 本手法はさまざまな掌紋サンプルにおいて有効であり、ROI位置の一貫性を維持している。
• 既存のテクスチャベースのシステムにROI前処理ステップを統合した結果、認識性能に顕著かつ一貫した向上が得られた。