Revisiting Competitive Coding Approach for Palmprint Recognition: A Linear Discriminant Analysis Perspective

要約

競争力のあるコーディングアプローチ（CompCode）は、掌紋認識の最も有望な方法の1つです。
その高性能と単純な配合により、長年にわたって継続的に研究されてきました。
ただし、CompCodeのさまざまなバリエーションが提案されていますが、メソッドの詳細な分析はまだ行われていません。
本稿では、初めて線形判別分析（LDA）の観点からCompCodeの詳細な分析を提供します。
フィッシャーの基準の意味でCompCodeが最適であるという自明ではない十分な条件が提示されます。
分析に基づいて、掌紋の統計を調べ、CompCodeが最適な状態から逸脱していると結論付けました。
偏差を軽減するために、手のひら以外の領域をマッチングから除外することでCompCodeを改善するクラス固有のCompCodeと呼ばれる新しい方法を提案します。
この方法では、競合コードの非線形マッピングも適用され、精度がさらに向上します。
2つの公開データベースでの実験は、提案された方法の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

The competitive Coding approach (CompCode) is one of the most promising methods for palmprint recognition. Due to its high performance and simple formulation, it has been continuously studied for many years. However, although numerous variations of CompCode have been proposed, a detailed analysis of the method is still absent. In this paper, we provide a detailed analysis of CompCode from the perspective of linear discriminant analysis (LDA) for the first time. A non-trivial sufficient condition under which the CompCode is optimal in the sense of Fisher’s criterion is presented. Based on our analysis, we examined the statistics of palmprints and concluded that CompCode deviates from the optimal condition. To mitigate the deviation, we propose a new method called Class-Specific CompCode that improves CompCode by excluding non-palm-line areas from matching. A nonlinear mapping of the competitive code is also applied in this method to further enhance accuracy. Experiments on two public databases demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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