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科学技術の発展と社会の進歩とともに,個人身分証明とセキュリティ認証はますます注目を集めている.バイオメトリック識別技術としてパームプリント認識は,その安定性と普遍性のために,身元確認とセキュリティ確認の分野で広く使用されています.伝統的な手首の印鑑認識技術は通常,可視光画像のみを使用します.この問題を解決するために,ハイパースペクトラル画像機によって取得された手首の印の画像認識技術が開発されました.
ハイパースペクトル画像は,異なる波長で撮影された画像です. パームプリント認識の分野で,ハイパースペクトル画像は,皮膚の色を含むより多くの情報を提供することができます.血管の分布異なる波長の画像を融合することで,手のひらの印の認識の正確性と信頼性が向上できます.
ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識では,最初に解決すべき問題は,高品質のハイパースペクトル画像の取得です.従来の超スペクトルカメラは 高価で普及するのは難しいしたがって,高品質のハイパースペクトル画像を得るために既存の機器と技術を使用する方法が研究の中心になっています.一つの方法は,多周波光源と光学フィルターを使用して,超スペクトル画像を取得することですまた,スマートフォンなどの携帯機器を使用して超スペクトル画像を取得することもできます.
高品質の超光スペクトル画像を取得した後 次の問題は 手のひらの痕跡を効果的に抽出する方法です伝統的な手首の痕跡の抽出方法は主に可視光画像に基づいていますしかし,超スペクトル画像にはより多くの情報が含まれているため,新しい特徴抽出方法を開発する必要があります. アプローチの1つは,深層学習技術を使用して,手のひらの印の特徴を抽出することです.もう一つの方法は,ハイパースペクトラル画像で複数の波長情報を使用して手手の紋の特徴を抽出することです.
パームプリント認識の分野では,一般的に使用される分類アルゴリズムには,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワーク,意思決定ツリーが含まれます.このアルゴリズムには 超スペクトル画像の処理に 問題があります解析の高度な複雑性や不安定な分類結果などの問題があるため,新しい分類アルゴリズムを開発する必要がある.方法の一つは,ディープラーニング技術を使用して分類することです.別の方法として,超スペクトル画像の複数の波長情報を分類するために使用する.
ハイパースペクトル画像のハ palmprint融合認識技術には 幅広い応用展望がありますハイパースペクトル画像のパームプリント・フュージョン認識技術が 銀行口座のセキュリティ検証に使えるパームプリント融合認識技術が犯罪捜査,移民管理などに使える,などなど
簡単に言うと ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識は 幅広い応用可能性を秘めた バイオメトリック認識技術です高品質の超スペクトル画像を取得することで,手のひらの印の認識の正確性と信頼性が向上できますテクノロジーの発展と社会におけるセキュリティの需要の増大により,ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識技術は,身元確認とセキュリティ検証の分野でますます重要な役割を果たすでしょう.
