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Hand Recognition Using Thermal Image and Extension Neural Network

机译：使用热图像和扩展神经网络的手识别

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摘要

Hand recognition is one of the popular biometry methods for access control systems. In this paper, a new scheme for personal recognition using thermal images of the hand and an extension neural network (ENN) is presented. The features of the recognition system are extracted from gray level hand images, which are taken by an infrared camera. The main advantage of the thermal image is that it can reduce errors and noise in the features extracted stage, which is most important to increase the accuracy of recognition systems. Moreover, a new recognition method based on the ENN is proposed to perform the core functions of the hand recognition system. The proposed ENN-based recognition method also permits rapid adaptive processing for a new pattern, as it only tunes the boundaries of classified features or adds a new neural node. It is feasible to implement the proposed method on a Microcomputer for a portable personal recognition device. From the tested examples, the proposed method has a significantly high degree of recognition accuracy and shows good tolerance to errors added.
机译：手识别是用于门禁系统的流行生物识别方法之一。在本文中，提出了一种使用手的热图像和扩展神经网络（ENN）进行个人识别的新方案。识别系统的特征是从由红外摄像机拍摄的灰度手图像中提取的。热图像的主要优点在于，它可以减少特征提取阶段的错误和噪声，这对于提高识别系统的准确性至关重要。此外，提出了一种基于ENN的新识别方法来执行手识别系统的核心功能。所提出的基于ENN的识别方法还允许对新模式进行快速自适应处理，因为它仅调整分类特征的边界或添加了新的神经节点。在用于便携式个人识别设备的微型计算机上实施所提出的方法是可行的。从测试示例中，提出的方法具有很高的识别精度，并且对添加的错误显示出良好的容忍度。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2012年第2期|p.335-349|共15页
  • 作者

    Meng-Hui Wang;

  • 作者单位

    Department of Electrical Engineering, National Chin-Yi University of Technology, No. 35, Lane 215,Sec. 1, Chung-Shan Rd., Taichung County Taiping City, 411, Taiwan;

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