[論文レビュー] Fingerprint Gender Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition

P. Gnanasivam, S. Muttan|arXiv (Cornell University)|May 30, 2012

Biometric Identification and Security参考文献 25被引用数 57

ひとこと要約

本稿では、特徴抽出に離散ウェーブレット変換（DWT）を、空間パターンの分析に特異値分解（SVD）を用い、その後KNN分類を適用する指紋ベースの性別分類手法を提案する。3,570枚の指紋データセットを用いた実験では、男性左親指の分類精度が95.46%、女性左小指の分類精度が94.32%に達し、全体の分類率は88.28%を記録した。

ABSTRACT

A novel method of gender Classification from fingerprint is proposed based on discrete wavelet transform (DWT) and singular value decomposition (SVD). The classification is achieved by extracting the energy computed from all the sub-bands of DWT combined with the spatial features of non-zero singular values obtained from the SVD of fingerprint images. K nearest neighbor (KNN) used as a classifier. This method is experimented with the internal database of 3570 fingerprints finger prints in which 1980 were male fingerprints and 1590 were female fingerprints. Finger-wise gender classification is achieved which is 94.32% for the left hand little fingers of female persons and 95.46% for the left hand index finger of male persons. Gender classification for any finger of male persons tested is attained as 91.67% and 84.69% for female persons respectively. Overall classification rate is 88.28% has been achieved.

研究の動機と目的

• 指紋画像を用いた自動的性別分類手法の開発を目的とする。
• ウェーブレットベースのエネルギー特徴とSVDから得られる空間パターンの、指紋における判別可能性の可能性を検討することを目的とする。
• KNNが異なる指に分類された指紋特徴から性別を分類する性能を評価することを目的とする。
• 多様な指紋データベース上で、指別分類精度と全体のシステム性能を評価することを目的とする。

提案手法

• 指紋画像に離散ウェーブレット変換（DWT）を適用し、サブバンドに分解した上でエネルギー特徴を抽出する。
• DWTサブバンドに対して特異値分解（SVD）を実行し、非ゼロの特異値に基づく空間特徴を抽出する。
• DWTエネルギー特徴とSVD空間特徴の組み合わせにより、各指紋の包括的な特徴ベクトルが形成される。
• K-最近傍法（KNN）分類器を用いて、抽出された特徴ベクトルに基づき性別を分類する。
• 本手法は、自作の3,570枚の指紋データベース（男性1,980枚、女性1,590枚）を用い、さまざまな指に対して訓練およびテストされた。
• 分類性能は全体および指別に評価され、男性および女性の被験者ごとに個別の精度指標が算出された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DWTベースのエネルギー特徴とSVDから得られる空間パターンを組み合わせることで、男性と女性の指紋を効果的に区別できるか？
• RQ2 異なる指（例：親指、小指）を入力として使用した場合の性別分類精度はどの程度か？
• RQ3 DWTおよびSVDを用いて抽出された指紋特徴にKNN分類器を適用した場合、その性能はいかがなものか？
• RQ4 指の種別に応じて、男性と女性の指紋における分類精度に顕著な差が生じるか？

主な発見

• 個々の指における最高の分類精度は、男性左親指で95.46%であった。
• 女性指紋の最高精度は、左小指で94.32%であった。
• 全指および被験者を対象とした全体の分類精度は88.28%に達した。
• 男性指紋の分類精度は全指平均で91.67%であったのに対し、女性指紋は84.69%であった。
• DWTエネルギー特徴とSVD空間特徴の組み合わせは、指紋における性別判別パターンを効果的に捉えることができた。
• 本手法は特に男性親指において、指別分類性能が優れていた。