基于长波红外谱中CMC的分数级融合耳识别
计算机视觉与模式识别
2018-01-30 v1
摘要
关于长波红外波段人体耳识别的研究报道甚少。因此，我们创建了基于长波红外波段的耳数据库。我们称该数据库为长波红外波段MIDAS，包含81名受试者的2430条记录。热波段可昼夜无缝工作，通过识别活体耳抵御欺骗，且对人体耳识别不受光照条件影响。我们提出使用不同算法来揭示区分性特征。然后，我们使用子空间方法降低维数。最后，根据分类器方法缩减数据维度。此后，由最佳分数或结合若干最佳分数进行匹配融合来确定决策。结果表明融合技术是成功的。在567个测试探针下，我们在rank-1达到了97.71%。此外，我们定义了完美秩，即累积匹配曲线中识别率达到100%时的秩号。该评估对法医学尤为重要，例如尸体辨认、刑事调查等。
引用
@article{arxiv.1801.09054,
title = {Ear Recognition With Score-Level Fusion Based On CMC In Long-Wave Infrared Spectrum},
author = {Umit Kacar and Murvet Kirci},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.09054},
year = {2018}
}