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Image quality-augmented intramodal palmprint authentication

机译：图像质量增强的模态内掌纹认证

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This study serves dual objectives. First, as an efficient, in terms of speed and accuracy, wavelet-based intramodal palmprint authentication approach. Second, quantification of illumination, quality of palmprints and its incorporation in the score fusion for the classification performance enhancement. The later objective is realised using localised contrast measurement and quality-augmented fusion based on illumination sensitiveness of the features. The former objective is realised through intramodal feature extraction and fusion exploiting the multi-scale analysis of palmprint using wavelet transform. The intramodal features (energy, principal lines, dominant wrinkles and high-scale spatial patterns) are extracted in the wavelet domain thus significantly minimising the computational disadvantage of intramodal approach. Significant reduction in the equal error rate (EER) is observed upon match score fusion. Experimental results on PolyU-Online- Palmprint-Database (PolyU) of 386 classes show a relative improvement index of 71.75% with an overall EER of 0.14%; better than the state-of-the-art intramodal and wavelet-based approaches.
机译：这项研究具有双重目的。首先，作为一种高效的基于速度和准确性的基于小波的模态内掌纹认证方法。其次，对照明，掌纹质量进行量化，并将其并入分数融合中以增强分类性能。后一个目标是基于特征的光照敏感性，使用局部对比度测量和质量增强融合来实现的。前一个目标是通过利用小波变换对掌纹进行多尺度分析，通过模态内特征提取和融合来实现的。在小波域中提取了模态内特征（能量，主线，主要皱纹和大规模空间模式），从而极大地减少了模态内方法的计算缺陷。在匹配分数融合中，可以观察到等错误率（EER）的显着降低。在386类的PolyU-在线-掌上打印数据库（PolyU）上进行的实验结果显示，相对改善指数为71.75％，总EER为0.14％。优于最新的模态内和基于小波的方法。

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