2D and 3D Palmprint Recognition using Deep Learning Method
| Autor: | Khaled Bensid, Mouldi Bedda, Djamel Samai, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Abdallah Meraoumia |
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| Přispěvatelé: | Université Kasdi Merbah Ouargla, University of Larbi Tebessi, Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - Département Opto-Acousto-Électronique - UMR 8520 (IEMN-DOAE), Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 (IEMN), Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF), COMmunications NUMériques - IEMN (COMNUM - IEMN), Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF)-Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 (IEMN), Centrale Lille-Institut supérieur de l'électronique et du numérique (ISEN)-Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF), Department of Electrical Engineering, Jouf University, Sakaka 2014, ِAljouf, Saudi Arabia, NONE FOUND. |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Biometrics
Matching (graph theory) Computer science Feature extraction Grayscale [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI] [SPI]Engineering Sciences [physics] Histogram Discrete cosine transform [INFO]Computer Science [cs] business.industry Deep learning Pattern recognition [SPI.TRON]Engineering Sciences [physics]/Electronics Euclidean distance Artificial intelligence business [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing |
| Zdroj: | PAIS 2018 3rd International Conference on Pattern Analysis and Intelligent Systems (PAIS) 2018 3rd International Conference on Pattern Analysis and Intelligent Systems (PAIS), Oct 2018, Tebessa, Algeria. pp.1-6, ⟨10.1109/PAIS.2018.8598522⟩ |
| Popis: | International audience; In the last years, several researchers have interested in two-dimensional (2D) palmprint recognition. In order to enhance the security of biometric systems, recently, some works proposed to use three-dimensional (3D) palmprint recognition. The advantage of using the 3D capture systems is that they capture the 2D and 3D palmprint at the same time, and they give different and complementary information. The 3D component contains the depth of the palm surface, whereas the 2D component contains the texture. In this paper, we proposed an efficient biometric identification system combining 2D and 3D palmprint by fusing them at matching score level. To exploit the 3D palmprint data, we converted it to grayscale images by using the Mean Curvature (MC) and the Gauss Curvature (GC). Feature extraction is made by a deep learning algorithm that is called the Discrete Cosine Transform Net (DCT Net). The experiments performed on a database containing 8000 samples show that the proposed scheme can achieve a high recognition rate. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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