[논문 리뷰] Extracting Region of Interest for Palm Print Authentication

Kasturika B. Ray|arXiv (Cornell University)|2013. 12. 21.

Biometric Identification and Security참고 문헌 9인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인식 정확도를 향상시키기 위해 손바닥 무늬 인식을 위한 새로운 영역 관심(ROI) 추출 방법을 제안한다. 고리, 선, 주름과 같은 손바닥 무늬의 중심 영역을 식별하고 분리함으로써 무늬 기반 생체 인식 시스템의 성능을 향상시키며, ROI 통합 후 정확도 향상이 측정 가능하게 된다.

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.

연구 동기 및 목표

• 손바닥 무늬 기반 생체 인식 시스템의 정확도를 향상시키기 위해.
• 가장 구분력 있는 특징을 포착하는 의미 있는 영역 관심(ROI)을 손바닥 무늬 이미지에서 식별하고 추출하기 위해.
• 기존의 무늬 기반 인식 시스템과 통합 가능한 간단하고 효과적인 ROI 추출 기법을 개발하기 위해.
• 정량적 비교를 통해 ROI 사전 처리가 식별 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 고리, 선, 주름의 분포를 기반으로 손바닥 활동의 중심 영역을 식별한다.
• 주로 무늬가 집중된 영역 중심에 정사각형 또는 직사각형 ROI를 추출하여 관련 없는 배경 노이즈를 최소화한다.
• 정규화 및 대trast 강화와 같은 표준 사전 처리 단계 이후에 ROI 추출을 수행한다.
• 이 방법은 다양한 손바닥 무늬 이미지에서 계산 효율성과 강건성을 확보하도록 설계되어 있다.
• 추출된 ROI는 이전의 인식 시스템에서 무늬 기반 특징 추출 모듈의 입력으로 사용된다.
• 성능 평가는 ROI 통합 전후의 식별 정확도율을 비교하여 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 의미 있는 영역 관심(ROI)을 손바닥 무늬 이미지에서 자동으로 추출하여 인식 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 ROI 사전 처리는 무늬 기반 손바닥 무늬 인식 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 간단하고 복잡하지 않은 ROI 추출 방법은 다양한 손바닥 무늬 샘플에서 인식 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 ROI 추출 방법은 손바닥 방향과 이미지 품질의 변동성에 대해 강건한가?

주요 결과

• 제안된 ROI 추출 방법은 전체 손바닥 무늬 이미지를 사용하는 것과 비교해 식별 정확도가 크게 향상된다.
• ROI 기반 접근법은 노이즈와 관련 없는 특징을 줄여 더 신뢰할 수 있는 특징 추출을 가능하게 한다.
• 이 방법은 다양한 손바닥 무늬 샘플에서 효과적이며 ROI 위치의 일관성을 유지한다.
• 기존의 무늬 기반 시스템에 ROI 사전 처리 단계를 통합함으로써 인식 성능 향상이 측정되고 일관되게 향상된다.