Child PalmID: Contactless Palmprint Recognition

要約

発展途上国と後発開発途上国は、自国の子供たちが必要な量のワクチン接種、十分な栄養、適切な薬を確実に受けられるようにするという悲惨な課題に直面しています。
ユニセフ、WHO、WFP などの国際機関は、他の組織の中でも特に、どの子供が恩恵を受け、どの子供が受けていないかを判断するための革新的な解決策を見つけようと努力しています。
この問題を解決するために、生体認証システムが求められてきました。
そのために、このレポートは、1 歳から 5 歳までの年齢層の子供を認識するために展開される商用の非接触型掌紋認識システムのベースライン精度を確立します。
500 人の子供の 1,000 枚のユニークな手のひらの非接触型掌紋画像のデータベースで、SOTA 認証精度 90.85% @ FAR 0.01%、ランク 1 識別精度 99.0% (閉集合)、FPIR=0.01 @ FNIR= を確立します。
Armatura の PalmMobile SDK を使用したオープン セット識別用の 0.3。

要約(オリジナル)

Developing and least developed countries face the dire challenge of ensuring that each child in their country receives required doses of vaccination, adequate nutrition and proper medication. International agencies such as UNICEF, WHO and WFP, among other organizations, strive to find innovative solutions to determine which child has received the benefits and which have not. Biometric recognition systems have been sought out to help solve this problem. To that end, this report establishes a baseline accuracy of a commercial contactless palmprint recognition system that may be deployed for recognizing children in the age group of one to five years old. On a database of contactless palmprint images of one thousand unique palms from 500 children, we establish SOTA authentication accuracy of 90.85% @ FAR of 0.01%, rank-1 identification accuracy of 99.0% (closed set), and FPIR=0.01 @ FNIR=0.3 for open-set identification using PalmMobile SDK from Armatura.

arxiv情報

著者 Anil K. Jain,Akash Godbole,Anjoo Bhatnagar,Prem Sewak Sudhish
発行日 2022-12-14 16:02:45+00:00
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