Hand vein-based biometric authentication with limited training samples
Date
2018-03
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT : A number of novel hand vein-based biometric authentication systems are
proposed. Said systems are non-intrusive and may for example assist with
user authentication at automated teller machines. An infrared image of either
the dorsal or ventral surface of an individual's hand is acquired through specialised
equipment, after which the geometrical properties of the hand are used
to extract a suitable region of interest (ROI). A novel protocol, which is based
on morphological reconstruction, is employed for the purpose of isolating the
veins within the ROI. Feature vectors are extracted from the isolated veins
through the calculation of the discrete Radon transform. The feature vectors
are appropriately normalised in order to ensure rotational, translational
and scale invariance. The dissimilarity between the corresponding feature vectors
extracted from a questioned image and a reference image belonging to
the claimed client are represented by an average Euclidean or dynamic time
warping-based distance. A score-based or rank-based classi er is subsequently
employed for authentication purposes. It is demonstrated that, when only one
training sample (of arbitrary quality) is available per client, and the client is
granted six opportunities for authentication, an average error rate (AER) of
2.85% is achievable for a data set that contains dorsal hand vein patterns from
100 individuals. In a scenario where the single training sample is guaranteed
to be of very high quality and the client is granted only three opportunities for
authentication, the AER may be reduced to 0.77%.
AFRIKAANSE OPSOMMING : 'n Aantal nuwe handbloedvatgebaseerde biometriese veri kasiestelsels word voorgestel. Hierdie stelsels is nie-indringend en kan byvoorbeeld met gebruikersverifikasie by outomatiese tellermasjiene help. 'n Infrarooi-beeld van die dorsale of ventrale oppervlak van 'n individu se hand word met behulp van gespesialiseerde toerusting verkry, waarna die geometriese eienskappe van die hand gebruik word om 'n geskikte fokusgebied (FG) te onttrek. 'n Nuwe protokol, wat op morfologiese rekonstruksie gebaseer is, word gebruik om die bloedvate in die FG te isoleer. Kenmerkvektore word vanuit die geisoleerde bloedvate met behulp van die berekening van die diskrete Radon-transform onttrek. Die kenmerkvektore word vervolgens sinvol genormaliseer ten einde rotasie-, translasie- en skaal-invariansie te verseker. Die verskil tussen die ooreenstemmende kenmerkvektore wat vanuit 'n bevraagtekende beeld en 'n verwysingsbeeld wat aan die beweerde kliënt behoort, onttrek is, word deur 'n gemiddelde Euklidiese of dinamiese tydsverbuigingsafstand voorgestel. 'n Telling- of ranggebaseerde klassi seerder word vervolgens vir veri kasiedoeleindes aangewend. Daar word aangetoon dat, wanneer slegs een afrigvoorbeeld (van lukrake kwaliteit) per kliënt beskikbaar is, en die kliënt ses geleenthede vir veri kasie gebied word, 'n gemiddelde foutkoers (GFK) van 2.85% haalbaar is vir 'n datastel wat dorsale handbloedvatpattrone van 100 individue bevat. In 'n scenario waar die enkele afrigvoorbeeld gewaarborg is om van 'n baie hoë kwaliteit te wees en die kliënt slegs drie geleenthede vir veri kasie gebied word, kan die GFK na 0.77% verminder word.
AFRIKAANSE OPSOMMING : 'n Aantal nuwe handbloedvatgebaseerde biometriese veri kasiestelsels word voorgestel. Hierdie stelsels is nie-indringend en kan byvoorbeeld met gebruikersverifikasie by outomatiese tellermasjiene help. 'n Infrarooi-beeld van die dorsale of ventrale oppervlak van 'n individu se hand word met behulp van gespesialiseerde toerusting verkry, waarna die geometriese eienskappe van die hand gebruik word om 'n geskikte fokusgebied (FG) te onttrek. 'n Nuwe protokol, wat op morfologiese rekonstruksie gebaseer is, word gebruik om die bloedvate in die FG te isoleer. Kenmerkvektore word vanuit die geisoleerde bloedvate met behulp van die berekening van die diskrete Radon-transform onttrek. Die kenmerkvektore word vervolgens sinvol genormaliseer ten einde rotasie-, translasie- en skaal-invariansie te verseker. Die verskil tussen die ooreenstemmende kenmerkvektore wat vanuit 'n bevraagtekende beeld en 'n verwysingsbeeld wat aan die beweerde kliënt behoort, onttrek is, word deur 'n gemiddelde Euklidiese of dinamiese tydsverbuigingsafstand voorgestel. 'n Telling- of ranggebaseerde klassi seerder word vervolgens vir veri kasiedoeleindes aangewend. Daar word aangetoon dat, wanneer slegs een afrigvoorbeeld (van lukrake kwaliteit) per kliënt beskikbaar is, en die kliënt ses geleenthede vir veri kasie gebied word, 'n gemiddelde foutkoers (GFK) van 2.85% haalbaar is vir 'n datastel wat dorsale handbloedvatpattrone van 100 individue bevat. In 'n scenario waar die enkele afrigvoorbeeld gewaarborg is om van 'n baie hoë kwaliteit te wees en die kliënt slegs drie geleenthede vir veri kasie gebied word, kan die GFK na 0.77% verminder word.
Description
Thesis (MSc)--Stellenbosch University, 2018.
Keywords
Hand veins authentication, Biometry -- Research -- South Africa, Non-intrusive authentication, Identification systems, UCTD, Biometric identification