利用纹理描述符识别指静脉样本的来源
计算机视觉与模式识别
2021-02-09 v1
摘要
在生物识别系统中识别样本图像的来源，有助于在系统遭受攻击时进行数据认证，并在传感器异构环境中启动特定传感器的处理流程。受基于照片响应非均匀性（PRNU）的方法在生物识别场景中的不足所驱动，我们采用纹理分类方法来检测指静脉样本图像的来源。基于八个公开可用指静脉数据集，并应用八种经典而简单的纹理描述符与 SVM 分类，我们展示了针对原始指静脉样本以及更具挑战性的感兴趣区域数据的优异传感器模型识别结果。观测结果表明，在指静脉传感器模型识别中，纹理描述符是 PRNU 的有效竞争者。
引用
@article{arxiv.2102.03992,
title = {Identifying the Origin of Finger Vein Samples Using Texture Descriptors},
author = {Babak Maser and Andreas Uhl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03992},
year = {2021}
}