本研究では、手指静脈認証のための非接触型オープンソースプラットフォーム「sweet」を開発した。このプラットフォームは、近赤外線(NIR)マルチスペクトルイメージング、ステレオビジョン(SV)、フォトメトリックステレオ(PS)などの技術を活用し、手指、掌、手首の静脈パターンを非接触で取得できる。
実験では、120人の被験者から収集したデータセット「Candy v3 - Part 1」を用いて、指静脈認証の性能評価を行った。単一指の認証では、右手の指が左手の指よりも良好な性能を示した。また、3本の指の情報を融合することで、誤認率(HTER)を0.06%まで改善できた。これは単一指の認証に比べて10倍の性能向上である。
今後の課題として、カメラ間やNIR波長間の情報融合、エンドツーエンドの深層学習モデルの検討などが挙げられる。また、本プラットフォームは汎用性が高く、医療分野などでの応用も期待できる。
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