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Personal Authentication Using Palmprint with Phase Congruency Feature Extraction Method

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.4 No.3 (2011.09)바로가기
  • 페이지
    pp.19-34
  • 저자
    Jyoti Malik, Ratna Dahiya, G. Sainarayanan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A153625

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Palmprint recognition is a biometric method to automatically identify a person’s identity. In this paper, phase congruency method is proposed to extract features from a palm-print image for authentication. The phase congruency is one of the promising methods to analyse the image as it is invariant to image contrast and therefore can extract reliable features under varying illumination conditions. In this paper, the phase congruency features in 6 different orientations are arranged in such a manner to get the best combination of orientations for authentication. The hand image is pre-processed to get the desired Region of Interest (ROI) / palmprint. The palmprint features are extracted by phase congruency method and are stored in feature vector. The 20 different types of feature vectors are prepared using different combination of orientations. Hamming distance similarity measurement with Sliding window is used to compare the similarity/dissimilarity between two feature vectors. Experiments were developed on a database of 600 images from 100 individuals, with five image samples per individual for training and one image sample per individual for testing. The accuracy of 97.3% can be achieved using FV11.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Palmprint Authentication System
 3. Phase Congruency Method
  3.1. Phase Congruency Line Feature Extraction
  3.2. Feature Representation
 4. Feature Matching by Hamming Distance Similarity Measurement
  4.1. Hamming Distance Similarity Measurement
  4.2. Sliding Window Method
  4.3. Accuracy Improvement using Min Max Threshold Range (MMTR) Approach
 5. Experimental Setup
  5.1. Palmprint Authentication System
  5.2 Min Max Threshold Range (MMTR) Approach
  5.3. Methods Comparison
 6. Conclusion
 References

키워드

Palmprint Palmprint Authentication Phase Congruency Hamming distance.

저자

  • Jyoti Malik [ Electrical engineering Department, National Institute of Technology, Kurukshetra ]
  • Ratna Dahiya [ Electrical engineering Department, National Institute of Technology, Kurukshetra ]
  • G. Sainarayanan [ Maples ESM Technologies, Chennai, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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