Identification via Retinal Vessels Combining LBP and HOG

要約

情報技術の発達と高度なセキュリティの必要性に伴い、さまざまな識別方法を使用することが非常に重要になっています。
各生体認証機能には独自の長所と短所があり、それぞれの選択は使用法によって異なります。
網膜スキャンは、識別のためのバイオスケール法です。
網膜は血管と光ディスクで構成されています。
血管分布パターンは、注目すべき網膜の識別方法の1つです。
この論文では、LBPと豚の方法を使用して網膜画像を介して識別するための新しいアプローチが提示されます。
提案された方法では、回転およびサイズ変化において良好な持続可能性を有するマシンビジョン技術を介して網膜血管を正確に分離することが試みられるであろう。
HOGベースまたはLBPベースの方法、あるいはそれらの組み合わせを分離に使用でき、HSV色空間も使用できます。
特徴を抽出したら、類似性基準を使用して識別できます。
提案された方法の実装と、この分野で新たに提示された方法の1つとの比較は、提案された方法のより良いパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

With development of information technology and necessity for high security, using different identification methods has become very important. Each biometric feature has its own advantages and disadvantages and choosing each of them depends on our usage. Retinal scanning is a bio scale method for identification. The retina is composed of vessels and optical disk. The vessels distribution pattern is one the remarkable retinal identification methods. In this paper, a new approach is presented for identification via retinal images using LBP and hog methods. In the proposed method, it will be tried to separate the retinal vessels accurately via machine vision techniques which will have good sustainability in rotation and size change. HOG-based or LBP-based methods or their combination can be used for separation and also HSV color space can be used too. Having extracted the features, the similarity criteria can be used for identification. The implementation of proposed method and its comparison with one of the newly-presented methods in this area shows better performance of the proposed method.

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