[論文レビュー] On Feature based Delaunay Triangulation for Palmprint Recognition

Zanobya N. Khan, Rashid Jalal Qureshi+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2016

Biometric Identification and Security参考文献 18被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、パームラインをNiblack二値化で抽出し、線分の端点を用いてDelaunay三角形分割によりトポロジカル構造を構築し、回転およびスケーリングに対して不変な相対的な幾何学的・定量的特徴量を計算する特徴ベースのDelaunay三角形分割手法を提案する。本手法は重み付き類似度測度とk-NN分類を用いて大規模データベースで90%の認識率を達成した。

ABSTRACT

Authentication of individuals via palmprint based biometric system is becoming very popular due to its reliability as it contains unique and stable features. In this paper, we present a novel approach for palmprint recognition and its representation. To extract the palm lines, local thresholding technique Niblack binarization algorithm is adopted. The endpoints of these lines are determined and a connection is created among them using the Delaunay triangulation thereby generating a distinct topological structure of each palmprint. Next, we extract different geometric as well as quantitative features from the triangles of the Delaunay triangulation that assist in identifying different individuals. To ensure that the proposed approach is invariant to rotation and scaling, features were made relative to topological and geometrical structure of the palmprint. The similarity of the two palmprints is computed using the weighted sum approach and compared with the k-nearest neighbor. The experimental results obtained reflect the effectiveness of the proposed approach to discriminate between different palmprint images and thus achieved a recognition rate of 90% over large databases.

研究の動機と目的

• トポロジカルおよび幾何学的特徴を用いた耐障害性の高いパームプリント認識システムの開発。
• パームプリント表現における回転およびスケーリングに対する不変性の確保。
• 特徴ベースの三角形分割アプローチを用いてパームプリント画像間の識別性を向上。
• 大規模パームプリントデータベースにおける高い認識正確性の達成。

提案手法

• パームプリント画像は、局所的特徴を抽出するためにNiblack二値化アルゴリズムを用いて事前処理される。
• 抽出されたパームラインの端点が検出され、Delaunay三角形分割の頂点として使用される。
• 線分の端点を三角形分割することでトポロジカル構造が形成され、各パームプリントに対して一意のメッシュが生成される。
• 得られた三角形から角度、辺の長さ、面積比などの幾何学的および定量的特徴量が抽出される。
• 特徴量はトポロジカル構造に対して相対的に正規化され、回転およびスケーリングに対する不変性が保証される。
• パームプリントペア間の類似度を計算するために特徴量の重み付き和が用いられ、その後k-NN分類が実行される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Delaunay三角形分割は、パームプリント特徴のトポロジカル構造を効果的に表現できるか？
• RQ2 三角形分割されたパームプリントから導出される幾何学的特徴量を、どのようにして回転およびスケーリングに対して不変にできるか？
• RQ3 提案された特徴ベースのアプローチは、従来の手法と比較してどの程度認識正確性を向上させるか？
• RQ4 重み付き類似度測度は、異なるパームプリントサンプルを効果的に区別できるか？

主な発見

• 提案手法は大規模パームプリントデータベースで90%の認識率を達成した。
• 相対的幾何学的特徴量の使用により、回転およびスケーリングに対して不変となり、耐障害性が向上した。
• Delaunay三角形分割は、各パームプリントに対して明確に区別可能なトポロジカル構造を効果的に生成した。
• 重み付き和類似度測度とk-NN分類の組み合わせが、ベースライン手法を上回る識別性能を示した。