基于自学习的手指静脉验证新方法
计算机视觉与模式识别
2015-08-18 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种作为生物识别系统的用户手指静脉认证（FVA）方法。使用区分性特征对这些手指静脉进行分类是相关工作中产生差异的主要关键点之一，因此我们提出基于自动编码器学习一组代表性特征。我们使用高斯分布对用户手指静脉建模。实验结果表明，我们的算法在 SDUMLA-HMT 基准上达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1508.03710,
title = {A Novel Approach For Finger Vein Verification Based on Self-Taught Learning},
author = {Mohsen Fayyaz and Masoud PourReza and Mohammad Hajizadeh Saffar and Mohammad Sabokrou and Mahmood Fathy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.03710},
year = {2015}
}
备注
4 pages, 4 figures, Submitted Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing