Bu makalede bir avuç içi damar tanıma sistemi önerilmiştir. Üç Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelinin (VGG16, VGG19 ve AlexNet) avuç içi damar biyometrisindeki etkisi karşılaştırılmış ve daha sonra bu modellerin Karar-Seviyesi Kaynaşımı kullanarak birleştirilmesi önerilmiştir. Bu modellerin eğitiminde çok fazla süzgeç kullanıldığı için hesaplama süresi çok yüksektir. Dolayısıyla, bu çalışmada, modellerin verimliliğini muhafaza ederken hesaplama süresini de büyük ölçüde azaltmak için modellerde kullanılan süzgeçler azaltılmıştır. Önerilen yöntem, FYO, PUT ve VERA isimli üç halka açık veritabanı kullanılarak test edilmiştir. Bireysel modellerle kıyaslandığında, önerilen yöntemin doğruluğu önemli ölçüde artmıştır ve FYO, PUT ve VERA veri kümeleri üzerinde sırasıyla %99.06, %99.8 ve %99.26 başarı elde edilmiştir.
Biyometri Avuç içi damarı VGG16 VGG19 AlexNet Karar-Seviyesi Kaynaşımı.
Yoktur
Yoktur
Yoktur
A palm vein recognition system is proposed in this paper. The efficiency of three convolutional neural network models (VGG16, VGG19 and AlexNet) in palm vein biometrics is compared and then this study proposes to fuse them with Decision-Level Fusion. These models employ the use of high number of filters during training which leads to very high computation time, therefore, the filters are reduced in this study to drastically reduce computation time while maintaining the efficiency of the models. The proposed method is tested on three datasets secured from FYO, PUT and VERA databases. The proposed system significantly increases the accuracy of the system in comparison with the individual models and achieves 99.06 %, 99.83 % and 99.26 % on FYO, PUT and VERA datasets, respectively.
Biometrics Palm vein VGG16 VGG19 AlexNet Decision-Level Fusion.
Yoktur
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Proje Numarası | Yoktur |
Erken Görünüm Tarihi | 15 Aralık 2021 |
Yayımlanma Tarihi | 1 Aralık 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Sayı: 29 |