Palmprint Recognition in Uncontrolled and Uncooperative Environment

Online palmprint recognition and latent palmprint identification are two branches of palmprint studies. The former uses middle-resolution images collected by a digital camera in a well-controlled or contact-based environment with user cooperation for commercial applications and the latter uses high-resolution latent palmprints collected in crime scenes for forensic investigation. However, these two branches do not cover some palmprint images which have the potential for forensic investigation. Due to the prevalence of smartphone and consumer camera, more evidence is in the form of digital images taken in uncontrolled and uncooperative environment, e.g., child pornographic images and terrorist images, where the criminals commonly hide or cover their face. However, their palms can be observable. To study palmprint identification on images collected in uncontrolled and uncooperative environment, a new palmprint database is established and an end-to-end deep learning algorithm is proposed. The new database named NTU Palmprints from the Internet (NTU-PI-v1) contains 7881 images from 2035 palms collected from the Internet. The proposed algorithm consists of an alignment network and a feature extraction network and is end-to-end trainable. The proposed algorithm is compared with the state-of-the-art online palmprint recognition methods and evaluated on three public contactless palmprint databases, IITD, CASIA, and PolyU and two new databases, NTU-PI-v1 and NTU contactless palmprint database. The experimental results showed that the proposed algorithm outperforms the existing palmprint recognition methods.Comment: Accepted in the IEEE Transactions on Information Forensics and Securit

Reconocimiento biométrico egocéntrico para entornos de realidad virtual

En este trabajo se presenta el primer entorno experimental para desarrollar sistemas biométricos de reconocimiento palmar en entornos virtuales. El entorno propuesto consta de una base de datos y de un sistema de reconocimiento inicial que sirva como base para futuros desarrollos. El sistema se divide en tres bloques principales: detección de pose de la mano, extracción de la palma y comparación entre palmas. Se crea uno automático que no necesita de supervisión humana, y otro donde la detección de pose se hace manualmente. El objetivo es crear un entorno que sirva como punto de partida para estudios futuros y que proponga distintas alternativas válidas para la implementación de estos sistemas. También intentar acompañar el auge de los entornos virtuales con un reconocimiento biométrico necesario en ciertas aplicaciones. Para lograr esto se ha hecho, en primer lugar, un estudio del estado del arte de la biometría y en concreto del reconocimiento palmar. A continuación, se han planteado los retos de este tipo de sistema y a partir de ellos se ha desarrollado el sistema completo. Por último, se han analizado los resultados y se han planteados posibles mejora