[논문 리뷰] Automated PolyU Palmprint sample Registration and Coarse Classification

D.M. Dhananjay, C. V. Guru Rao외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 12. 29.

Biometric Identification and Security참고 문헌 5인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 폴리유( PolyU ) 손바닥인식 데이터베이스를 사용하여 손바닥 영상 샘플의 자동 정렬 및 거시적 분류를 위한 방법을 제시한다. 경계 추적과 벡터 각도 분석을 활용하여 정렬을 위한 방향을 결정하고, 심장선과 생명선 사이의 기울기 각도를 측정하여 왼손 또는 오른손 손바닥으로 분류한다. 이 방법은 생체인식 시스템에서 효율적이고 계산 부담이 적은 전처리를 달성한다.

ABSTRACT

Biometric based authentication for secured access to resources has gained importance, due to their reliable, invariant and discriminating features. Palmprint is one such biometric entity. Prior to classification and identification registering a sample palmprint is an important activity. In this paper we propose a computationally effective method for automated registration of samples from PlolyU palmprint database. In our approach we preprocess the sample and trace the border to find the nearest point from center of sample. Angle between vector representing the nearest point and vector passing through the center is used for automated palm sample registration. The angle of inclination between start and end point of heart line and life line is used for basic classification of palmprint samples in left class and right class.

연구 동기 및 목표

• 생체인식 시스템에서 일관되지 않은 손바닥인식 샘플의 방향 문제를 해결하기 위해.
• 수동 조작 없이 폴리유 손바닥인식 샘플의 자동 정렬을 수행하기 위해.
• 왼손과 오른손 손바닥 샘플을 구분할 수 있는 거시적 분류 방법을 개발하기 위해.
• 손바닥기반 인증을 위한 전처리 단계에서 계산 부담을 줄이기 위해.
• 후속 분류 및 식별 작업에서 신뢰성과 일관성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 경계 탐지에 적합하도록 특징을 향상시키고 전처리하기 위해 손바닥 영상 전처리.
• 손바닥의 경계를 추적하여 영상 중심에 가장 가까운 점을 식별.
• 중심에서 가장 가까운 경계점으로 향하는 벡터와 중심을 통과하는 중심 벡터 사이의 각도 계산.
• 심장선과 생명선의 시작점과 끝점 사이의 기울기 각도를 분류 특징으로 활용.
• 계산된 기울기 각도를 바탕으로 샘플을 왼손 또는 오른손 손바닥 클래스로 분류.
• 실시간 생체인식 응용에 적합한 계산 효율성이 높은 알고리즘 적용.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수동 입력 없이 손바닥인식 샘플의 방향을 자동으로 어떻게 결정할 수 있는가?
• RQ2 손바닥의 어떤 기하학적 특징이 왼손과 오른손 손바닥 샘플을 신뢰성 있게 구분하는 데 유용한가?
• RQ3 핵심 손바닥선(심장선과 생명선) 사이의 각도가 손바닥 방향에 대한 강건한 분류기로 기능할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법이 전처리 단계에서 계산 비용을 얼마나 효과적으로 줄이는가?
• RQ5 이 방법은 후속 생체인식 분류 작업에서 일관성을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 각도 기반 방향 감지를 활용하여 폴리유 손바닥인식 샘플의 자동 정렬이 성공적으로 수행되었다.
• 심장선과 생명선 사이의 기울기 각도는 왼손과 오른손 손바닥 클래스로의 거시적 분류에 신뢰할 수 있는 근거를 제공한다.
• 최소한의 계산 부담으로 효과적인 정렬을 달성하여 실시간 시스템에 적합하다.
• 경계 추적과 벡터 각도 계산을 통해 다양한 손바닥인식 영상에서 샘플 방향을 견고하게 탐지할 수 있었다.
• 사용자 입력이나 복잡한 학습 과정 없이도 손바닥 방향을 구분하는 데 일관된 성능을 보였다.
• 기하학적 선 기울기 특징을 거시적 분류의 주요 특징으로 사용할 수 있음을 결과가 뒷받침한다.