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Biometric Finger Vein Recognition Using Evolutionary Algorithm with Deep Learning

Computers, Materials & Continua 2023年第6期75卷 5659-5674页

作者： Mohammad Yamin tom gedeon Saleh Bajaba Mona M.Abusurrah Department of Management Information Systems Faculty of Economics and AdministrationKing Abdulaziz UniversityJeddah21589Saudi Arabia Optus Centre for AI Curtin UniversityPerth6102Australia Department of Business Administration Faculty of Economics and AdministrationKing Abdulaziz UniversityJeddah21589Saudi Arabia Department of Management Information Systems College of Business AdministrationTaibah UniversityAl-Madinah42353Saudi Arabia

In recent years,the demand for biometric-based human recog-nition methods has drastically increased to meet the privacy and security *** prints,palm veins,finger veins,fingerprints,hand veins and other anatomic and behavioral features are utilized in the development of different biometric recognition *** the available biometric recognition techniques,Finger Vein Recognition(FVR)is a general technique that analyzes the patterns of finger veins to authenticate the *** Learning(DL)-based techniques have gained immense attention in the recent years,since it accomplishes excellent outcomes in various challenging domains such as computer vision,speech detection and Natural Language Processing(NLP).This technique is a natural fit to overcome the ever-increasing biomet-ric detection problems and cell phone authentication issues in airport security *** current study presents an Automated Biometric Finger Vein Recognition using Evolutionary Algorithm with Deep Learning(ABFVR-EADL)*** presented ABFVR-EADL model aims to accomplish bio-metric recognition using the patterns of the finger ***,the presented ABFVR-EADL model employs the histogram equalization technique to pre-process the input *** feature extraction,the Salp Swarm Algorithm(SSA)with Densely-connected Networks(DenseNet-201)model is exploited,showing the proposed method’s ***,the Deep-Stacked Denoising Autoencoder(DSAE)is utilized for biometric *** proposed ABFVR-EADL method was experimentally validated using the benchmark databases,and the outcomes confirmed the productive performance of the proposed ABFVR-EADL model over other DL models.

关键词： Biometric authentication finger vein recognition deep learning evolutionary algorithm security privacy

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数字化监控任务界面中信息特征的视觉搜索实验

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东南大学学报（自然科学版） 2018年第5期48卷 807-814页

作者：吴晓莉薛澄岐 gedeon tom 胡鸿李晶河海大学机电工程学院常州213022 Research School of Computer Science The Australian National University 东南大学机械工程学院南京211189 湖南工学院安全与环境工程学院衡阳421001 南京林业大学家具与工业设计学院南京210036

针对信息特征的视觉搜索过程,从凝视-扫视的浏览路径分析操作员搜索信息的注意资源分配,展开眼动跟踪实验.实验结果表明,搜索路径受任务驱动影响,在不同任务下反应时与眼动数据均有显著性差异;不同监控区域的信息分布注意捕获亦有显著... 详细信息

针对信息特征的视觉搜索过程,从凝视-扫视的浏览路径分析操作员搜索信息的注意资源分配,展开眼动跟踪实验.实验结果表明,搜索路径受任务驱动影响,在不同任务下反应时与眼动数据均有显著性差异;不同监控区域的信息分布注意捕获亦有显著性差异.凝视/扫视比表明,实验材料中监控任务布局的信息搜索较低;信息方位与信息特征容易被捕获.由此得到了认知信息处理与任务的关系、信息搜索与监控区域的关系以及信息特征的集簇关系.该结论能够有效指导监控任务界面的改良设计,从而提高操作员任务执行的认知绩效.

关键词：监控任务界面信息特征视觉搜索凝视与扫视

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影响信息特征搜索的凝视/扫视指标与瞳孔变化幅度一致性效应比较

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第9期31卷 1636-1644页

作者：吴晓莉 tom gedeon 薛澄岐张伟伟王琳琳河海大学机电工程学院常州213022 Research School of Computer Science The Australian National University ACT 2601 东南大学机械工程学院南京211189

数字化交互界面中的信息呈现方式对操作员信息特征搜索的任务执行效率起着至关重要的作用.文中以信息特征及呈现方式作为变量,展开视觉搜索实验.首先提出搜索不同复杂程度的信息单元、不同形态特征对凝视/扫视及瞳孔幅度呈规律性变化等... 详细信息

数字化交互界面中的信息呈现方式对操作员信息特征搜索的任务执行效率起着至关重要的作用.文中以信息特征及呈现方式作为变量,展开视觉搜索实验.首先提出搜索不同复杂程度的信息单元、不同形态特征对凝视/扫视及瞳孔幅度呈规律性变化等3个假设,并以核电安注系统为例进行实验设计;其次通过眼动实验数据记录的凝视/扫视时间及路径指标、瞳孔直径进行比较,并讨论信息复杂程度与瞳孔幅度变化、凝视时间与瞳孔幅度的一致性效应.实验结果表明,图标形态和信息呈现方式对视觉搜索均具有显著性影响,凝视/扫视时间及路径能够反映图标形态的复杂程度及信息呈现的难易程度;瞳孔变化幅度与凝视/扫视指标相同,也可作为视觉认知绩效的灵敏指标,单一图标-形态组B到信息块形态组A呈线性递增趋势,具有一致性效应.该结论揭示了信息特征搜索的影响因素,瞳孔幅度变化与凝视/扫视指标的一致性效应可作为信息呈现方式的重要指标应用于未来界面优化设计中.

关键词：信息特征视觉搜索凝视/扫视瞳孔幅度一致性效应

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