A Palm Vein Recognition Approach by Multiple Convolutional Neural Network Models

Authors : Felix Olanrewaju BABALOLA, Önsen TOYGAR, Yiltan BİTİRİM

Pages : 237-242

Doi:10.31590/ejosat.1016532

View : 22 | Download : 12

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makalede bir avuç içi damar tanıma sistemi önerilmiştir. Üç Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelinin (VGG16, VGG19 ve AlexNet) avuç içi damar biyometrisindeki etkisi karşılaştırılmış ve daha sonra bu modellerin Karar-Seviyesi Kaynaşımı kullanarak birleştirilmesi önerilmiştir. Bu modellerin eğitiminde çok fazla süzgeç kullanıldığı için hesaplama süresi çok yüksektir. Dolayısıyla, bu çalışmada, modellerin verimliliğini muhafaza ederken hesaplama süresini de büyük ölçüde azaltmak için modellerde kullanılan süzgeçler azaltılmıştır. Önerilen yöntem, FYO, PUT ve VERA isimli üç halka açık veritabanı kullanılarak test edilmiştir. Bireysel modellerle kıyaslandığında, önerilen yöntemin doğruluğu önemli ölçüde artmıştır ve FYO, PUT ve VERA veri kümeleri üzerinde sırasıyla %99.06, %99.8 ve %99.26 başarı elde edilmiştir.
Keywords : Biyometri, Avuç içi damarı, VGG16, VGG19, AlexNet, Karar Seviyesi Kaynaşımı