Reconocimiento de manos mediante imagen térmica y red neuronal de extensión
Autores: Meng-Hui, Wang
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2012
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 15
Citaciones: Sin citaciones
El reconocimiento de la mano es uno de los métodos de biometría más populares para los sistemas de control de acceso. En este trabajo se presenta un nuevo esquema de reconocimiento personal que utiliza imágenes térmicas de la mano y una red neuronal de extensión (ENN). Las características del sistema de reconocimiento se extraen de imágenes de nivel de gris de la mano, que son tomadas por una cámara de infrarrojos. La principal ventaja de la imagen térmica es que puede reducir los errores y el ruido en la etapa de extracción de características, lo cual es muy importante para aumentar la precisión de los sistemas de reconocimiento. Además, se propone un nuevo método de reconocimiento basado en la ENN para realizar las funciones principales del sistema de reconocimiento de manos. El método de reconocimiento basado en ENN propuesto también permite un rápido procesamiento adaptativo para un nuevo patrón, ya que sólo afina los límites de las características clasificadas o añade un nuevo nodo neuronal. Es factible implementar el método propuesto en un microordenador para un dispositivo portátil de reconocimiento personal. A partir de los ejemplos probados, el método propuesto tiene un grado significativamente alto de precisión de reconocimiento y muestra una buena tolerancia a los errores añadidos.
Descripción
El reconocimiento de la mano es uno de los métodos de biometría más populares para los sistemas de control de acceso. En este trabajo se presenta un nuevo esquema de reconocimiento personal que utiliza imágenes térmicas de la mano y una red neuronal de extensión (ENN). Las características del sistema de reconocimiento se extraen de imágenes de nivel de gris de la mano, que son tomadas por una cámara de infrarrojos. La principal ventaja de la imagen térmica es que puede reducir los errores y el ruido en la etapa de extracción de características, lo cual es muy importante para aumentar la precisión de los sistemas de reconocimiento. Además, se propone un nuevo método de reconocimiento basado en la ENN para realizar las funciones principales del sistema de reconocimiento de manos. El método de reconocimiento basado en ENN propuesto también permite un rápido procesamiento adaptativo para un nuevo patrón, ya que sólo afina los límites de las características clasificadas o añade un nuevo nodo neuronal. Es factible implementar el método propuesto en un microordenador para un dispositivo portátil de reconocimiento personal. A partir de los ejemplos probados, el método propuesto tiene un grado significativamente alto de precisión de reconocimiento y muestra una buena tolerancia a los errores añadidos.