Mobile Contactless Palmprint Recognition: Use of Multiscale, Multimodel Embeddings

📄 arXiv: 2401.08111v1 📥 PDF

作者: Steven A. Grosz, Akash Godbole, Anil K. Jain

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-16

💡 一句话要点

提出多尺度多模态嵌入以提升无接触掌纹识别精度

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 无接触掌纹识别 深度学习 视觉变换器 卷积神经网络 移动端应用 特征提取 身份验证

📋 核心要点

  1. 现有方法多集中于提取全球或局部特征，未能有效结合两者，导致掌纹匹配精度不足。
  2. 本研究提出了一种新框架，结合视觉变换器和卷积神经网络，提取互补的全球和局部特征以提升匹配精度。
  3. 实验结果表明，Palm-ID系统在大规模数据集上表现出色，TAR达到98.06%，显著提高了识别性能。

📝 摘要（中文）

无接触掌纹包含全球和局部的判别特征。以往研究多集中于提取全球特征或局部特征，而本研究提出了一种新框架，结合全球和局部特征以提高掌纹匹配精度。该研究利用深度学习的最新进展，整合了视觉变换器（ViT）和卷积神经网络（CNN）以提取互补的特征。此外，开发了一个移动端的端到端掌纹识别系统Palm-ID，结合掌纹增强模块和高效的降维技术，实现了在18毫秒内提取516字节的模板，并能在0.33毫秒内高效搜索10,000个掌纹库。跨数据库匹配协议和大规模操作数据集的评估显示，该方法的鲁棒性，TAR达到98.06%（FAR=0.01%）。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有无接触掌纹识别方法中全球特征与局部特征未能有效结合的问题，导致匹配精度不足。

核心思路：通过整合视觉变换器（ViT）和卷积神经网络（CNN），提取互补的全球和局部特征，从而提升掌纹匹配的准确性和效率。

技术框架：整体架构包括特征提取模块（ViT和CNN）、掌纹增强模块和高效的降维技术，形成一个移动端的端到端识别系统Palm-ID。

关键创新：本研究的创新点在于将全球和局部特征的提取进行有效结合，利用深度学习技术实现更高的匹配精度，显著优于以往单一特征提取的方法。

关键设计：在特征提取中，使用了特定的损失函数以优化模型性能，同时在降维过程中采用了高效算法，确保在保持识别精度的同时降低计算延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Palm-ID系统在新收集的时间分离数据集上，TAR达到98.06%（FAR=0.01%），在10,000个掌纹库中，模板提取时间仅需18毫秒，搜索时间为0.33毫秒，展现出优异的性能和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全监控、移动支付和身份验证等场景，能够在保护用户隐私的同时提供高效的身份识别服务。未来，随着技术的进一步发展，Palm-ID系统有望在更多实际应用中得到推广，提升用户体验和安全性。

📄 摘要（原文）

Contactless palmprints are comprised of both global and local discriminative features. Most prior work focuses on extracting global features or local features alone for palmprint matching, whereas this research introduces a novel framework that combines global and local features for enhanced palmprint matching accuracy. Leveraging recent advancements in deep learning, this study integrates a vision transformer (ViT) and a convolutional neural network (CNN) to extract complementary local and global features. Next, a mobile-based, end-to-end palmprint recognition system is developed, referred to as Palm-ID. On top of the ViT and CNN features, Palm-ID incorporates a palmprint enhancement module and efficient dimensionality reduction (for faster matching). Palm-ID balances the trade-off between accuracy and latency, requiring just 18ms to extract a template of size 516 bytes, which can be efficiently searched against a 10,000 palmprint gallery in 0.33ms on an AMD EPYC 7543 32-Core CPU utilizing 128-threads. Cross-database matching protocols and evaluations on large-scale operational datasets demonstrate the robustness of the proposed method, achieving a TAR of 98.06% at FAR=0.01% on a newly collected, time-separated dataset. To show a practical deployment of the end-to-end system, the entire recognition pipeline is embedded within a mobile device for enhanced user privacy and security.