Enhancing Human Authentication with a Hybrid Deep Learning-Based Palm Fusion Model Utilizing RGB Images
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal biometric systems are gaining significant interest for their performance advantages over single-modal systems. Palm print and palm vein biometrics are particularly popular due to their high accuracy, resilience, and user-friendliness in human recognition. Additionally, their simultaneous acquisition and shared recognition algorithms make them ideal for fusion-based recognition. Much of the prior research in palm fusion has primarily concentrated on extracting features from palm print and palm vein using Near Infrared images. Furthermore, the majority of palm fusion architectures have employed distinct fusion modes, overlooking the potential benefits of integrating fusion levels. This paper presents a novel approach in palm fusion utilizing RGB images by combining the Saturation, Red, Green, and Blue channels. We introduce the Mobile Palm Fusion Net (MPFNet), a hybrid deep learning model that seamlessly integrates feature and score level fusion within a single architecture, leading to enhanced overall recognition performance. We extensively evaluate the proposed method using six publicly available palm databases and ensure its ease of reproducibility for future research comparisons. The results demonstrate that our MPFNet model surpasses the performance of the compared related methods, exhibiting a lower Equal Error Rate and a more compact size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».