Hand vein-based biometric authentication using neural networks
Date
2024-03
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: The feasibility of employing convolutional neural networks for the purpose of authenticating an
individual based on a near infra-red image of his/her dorsal hand vein pattern is inves- tigated in
this study. The proficiency of different architectural designs associated with sim- ilarity measure
networks (SMNs), in particular two-channel SMNs and Siamese SMNs, are compared. Four different
combinations of neural network layers are investigated for each of the aforementioned SMNs. Three
different levels of preprocessing are applied to the hand vein images in order to investigate the
relevance of information surrounding the actual hand veins on the proficiency of the networks. The
proficiency of the proposed systems is gauged within the context of two real-world scenarios,
namely the individual dependent scenario (IDS) and the individual independent scenario (IIS). A
tailor-made network is trained for each client during enrolment in mere minutes within the context
of the IDS, while a single net- work is trained in a once-off fashion prior to the enrolment of any
clients within the context of the IIS. Two publicly available hand vein databases namely the
Bosphorus and Wilches databases are investigated within the context of this study. An artificially
generated hand vein database, namely the GenVeins database, is developed in this study for the
purpose of acquiring a set of training individuals that is large enough so as to be representative
of the entire population. The motivation behind the creation of the GenVeins database constitutes
the fact that experimental results indicate that system proficiency is severely impaired when
training on an insufficient number of different individuals within the context of the IIS. The
systems proposed in this study are therefore considered implementation-ready in the sense that they
are either trained in a (1) tailor-made fashion for each client enrolled into the sys- tem in real
time or in a (2) once-off fashion on a set of fictitious individuals that is sufficiently
representative of the entire population. The proposed systems do therefore not merely serve as
so-called proofs-of-concept (POCs) in which a system is trained and tested on the same set of
individuals. These POCs are clearly not feasible within the context of any real world scenario.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die uitvoerbaarheid van die gebruik van konvolusie neuraalnetwerke om ’n individu op grond van ’n naby-infrarooi beeld van sy of haar dorsale handbloedvatpatroon te identifi- seer word in hierdie studie ondersoek. Die doeltreffendheid van twee sogenaamde ooreen- stemmingsmaatstafnetwerke (SMNs), naamlik twee-kanaal SMNs en Siamese SMNs, word vergelyk. Vier verskillende kombinasies van neuraalnetwerk-lae word vir elk van die boge- noemde SMNs ondersoek. Drie verskillende vlakke van voorverwerking word op die hand- bloedvatbeelde toegepas ten einde die relevantheid van inligting rondom die werklike hand- are op die doeltreffendheid van die netwerke te ondersoek. Die doeltreffendheid van die voorgestelde stelsels word binne die konteks van twee regte-wêreld scenarios, naamlik die individu-afhanklike scenario (IDS) en die individu-onafhanklike scenario (IIS), ondersoek. ’n Nommerpas netwerk word tydens inskrywing binne die konteks van die IDS vir elke kli- ënt binne ’n paar minute afgerig, terwyl ’n enkele netwerk vooraf binne die konteks van die IIS afgerig word voordat enige kliënte ingeskryf word. Twee openbare handbloedvat- databasisse, naamlik die Bosphorus en Wilches databasisse, word in hierdie studie onder- soek. ’n Kunsmatig-gegenereerde handbloedvatdatabasis, naamlik die GenVeins-databasis, is vir hierdie studie ontwikkel ten einde ’n stel afrig-individue te bekom wat groot genoeg is om verteenwoordigend van die hele bevolking te wees. Die motivering vir die skep van die GenVeins-databasis is die feit dat eksperimentele resultate aantoon dat stelseldoeltreffend- heid ernstig belemmer word wanneer dit met ’n ontoereikende getal verskillende individue binne die konteks van die IIS afgerig word. Die stelsels wat in hierdie studie voorgestel word, word dus as implementasie-gereed beskou in die sin dat hulle óf op ’n (1) nommerpas wyse vir elke kliënt tydens inskrywing afgerig word, óf op ’n (2) eenmalige wyse op ’n stel fiktiewe individue wat verteenwoordigend van die hele bevolking is afgerig word voordat enige klient ingeskryf word. Die voorgestelde stelsels dien dus nie bloot as sogenaamde konsepbewyse (POCs) waarin ’n stelsel afgerig en getoets word op dieselfde stel individue nie. Hierdie POCs is duidelik nie uitvoerbaar binne die konteks van enige regte-wêreld scenario nie.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die uitvoerbaarheid van die gebruik van konvolusie neuraalnetwerke om ’n individu op grond van ’n naby-infrarooi beeld van sy of haar dorsale handbloedvatpatroon te identifi- seer word in hierdie studie ondersoek. Die doeltreffendheid van twee sogenaamde ooreen- stemmingsmaatstafnetwerke (SMNs), naamlik twee-kanaal SMNs en Siamese SMNs, word vergelyk. Vier verskillende kombinasies van neuraalnetwerk-lae word vir elk van die boge- noemde SMNs ondersoek. Drie verskillende vlakke van voorverwerking word op die hand- bloedvatbeelde toegepas ten einde die relevantheid van inligting rondom die werklike hand- are op die doeltreffendheid van die netwerke te ondersoek. Die doeltreffendheid van die voorgestelde stelsels word binne die konteks van twee regte-wêreld scenarios, naamlik die individu-afhanklike scenario (IDS) en die individu-onafhanklike scenario (IIS), ondersoek. ’n Nommerpas netwerk word tydens inskrywing binne die konteks van die IDS vir elke kli- ënt binne ’n paar minute afgerig, terwyl ’n enkele netwerk vooraf binne die konteks van die IIS afgerig word voordat enige kliënte ingeskryf word. Twee openbare handbloedvat- databasisse, naamlik die Bosphorus en Wilches databasisse, word in hierdie studie onder- soek. ’n Kunsmatig-gegenereerde handbloedvatdatabasis, naamlik die GenVeins-databasis, is vir hierdie studie ontwikkel ten einde ’n stel afrig-individue te bekom wat groot genoeg is om verteenwoordigend van die hele bevolking te wees. Die motivering vir die skep van die GenVeins-databasis is die feit dat eksperimentele resultate aantoon dat stelseldoeltreffend- heid ernstig belemmer word wanneer dit met ’n ontoereikende getal verskillende individue binne die konteks van die IIS afgerig word. Die stelsels wat in hierdie studie voorgestel word, word dus as implementasie-gereed beskou in die sin dat hulle óf op ’n (1) nommerpas wyse vir elke kliënt tydens inskrywing afgerig word, óf op ’n (2) eenmalige wyse op ’n stel fiktiewe individue wat verteenwoordigend van die hele bevolking is afgerig word voordat enige klient ingeskryf word. Die voorgestelde stelsels dien dus nie bloot as sogenaamde konsepbewyse (POCs) waarin ’n stelsel afgerig en getoets word op dieselfde stel individue nie. Hierdie POCs is duidelik nie uitvoerbaar binne die konteks van enige regte-wêreld scenario nie.
Description
Thesis (PhD)--Stellenbosch University, 2024.