Fusion Of Multispectral Palmprint Images For Automatic Person Identification Using Correlation Filter Classifier
Résumé: Automatic personal identification has become an important issue in several applications, such as physical buildings and information systems. Nowadays, biometric techniques are an important and effective solution for automatic personal identification and palmprint identification is one of the emerging technologies. This paper presents biometric technique to automatic personal identification system using multispectral palmprint technology. In this method, each of spectrum images are aligned and then used to extract palmprint features using Minimum Average Correlation Energy Filter (MACE) method (for matching). These features are then examined for their individual and combined using the concept of data fusion at matching score level. The experimental results show the effectiveness and reliability of the proposed system, which brings high identification accuracy rate.
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