基于相对相似度度量的上下文感知掌纹识别
计算机视觉与模式识别
2025-04-16 v1
摘要
我们提出了一种新的掌纹识别匹配机制，通过引入相对相似度度量（RSM）来增强现有匹配框架的鲁棒性和辨识度。虽然常规系统依赖直接的成对相似度度量，如余弦距离或欧几里得距离，但这些度量无法捕捉成对相似度在整个数据集上下文中的比较情况。我们的方法通过评估相似度得分在所有身份之间相对一致性，实现更好地抑制误报和漏报。该方法构建在CCNet架构之上，实现了在 Tongji 数据集上实现0.000036%的平等错误率（EER），超越了以前的方法，展示了将关系结构纳入掌纹匹配过程的有效性。
引用
@article{arxiv.2504.11306,
title = {Context-Aware Palmprint Recognition via a Relative Similarity Metric},
author = {Trinnhallen Brisley and Aryan Gandhi and Joseph Magen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11306},
year = {2025}
}