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Improved Siamese palmprint authentication Using Pre-Trained VGG16-palmprint and Element-Wise Absolute Difference

Computer Systems Science & Engineering 2023年第8期46卷 2299-2317页

作者： Mohamed Ezz Waad Alanazi Ayman Mohamed Mostafa Eslam Hamouda Murtada K.Elbashir Meshrif Alruily College of Computers and Information Sciences Jouf UniversitySakaka72314Saudi Arabia

palmprint identification has been conducted over the last two decades in many biometric ***-dimensional data with many uncorrelated and duplicated features remains difficult due to several computational complexity *** paper presents an interactive authentication approach based on deep learning and feature selection that supports palmprint *** proposed model has two stages of learning;the first stage is to transfer pre-trained VGG-16 of ImageNet to specific features based on the extraction *** second stage involves the VGG-16 palmprint feature extraction in the Siamese network to learn palmprint *** proposed model achieves robust and reliable end-to-end palmprint authentication by extracting the convolutional features using VGG-16 palmprint and the similarity of two input palmprint using the Siamese *** second stage uses the CASIA dataset to train and test the Siamese *** suggested model outperforms comparable studies based on the deep learning approach achieving accuracy and EER of 91.8%and 0.082%,respectively,on the CASIA left-hand images and accuracy and EER of 91.7%and 0.084,respectively,on the CASIA right-hand images.

关键词： palmprint authentication transfer learning feature extraction classification VGG-16 and Siamese network

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