Deep learning approach for Touchless Palmprint Recognition based on Alexnet and Fuzzy Support Vector Machine

Due to stable and discriminative features, palmprint-based biometrics has been gaining popularity in recent years. Most of the traditional palmprint recognition systems are designed with a group of hand-crafted features that ignores some additional features. For tackling the problem described above, a Convolution Neural Network (CNN) model inspired by Alex-net that learns the features from the ROI images and classifies using a fuzzy support vector machine is proposed. The output of the CNN is fed as input to the fuzzy Support vector machine. The CNN\u27s receptive field aids in extracting the most discriminative features from the palmprint images, and Fuzzy SVM results in a robust classification. The experiments are conducted on popular contactless datasets such as IITD, POLYU2, Tongji, and CASIA databases. Results demonstrate our approach outperformers several state-of-art techniques for palmprint recognition. Using this approach, we obtain 99.98% testing accuracy for the Tongji dataset and 99.76 % for the POLYU-II datasets

Unsupervised metrics for unsupervised image denoising

En els darrers anys, el rapid desenvolupament dels recursos computacionals i les tècniques d'aprenentatge profund han donat lloc a un conjunt de nous mètodes per al "denoising" d'imatges. Aquests mètodes es basen principalment en l'entrenament supervisat de xarxes neuronals convolucionals, utilitzant imatges netes per generar parelles (sorollosa, neta) com a dades d'entrada i sortida durant l'entrenament. Aquest enfocament restringeix l'aplicació d'aquests mètodes als camps d'imatge on existeixen imatges netes. Això exclou la majoria de les dades d'imatge científica, on la recollida d'imatges netes és impossible emprant les tècniques actuals. Recentment, diferents autors han introduït un conjunt de tècniques que no requereixen dades netes en el que s'ha anomenat "Denoising" No Supervisat. No obstant això, no s'han realitzat comparacions importants entre aquests mètodes, de manera que no hi ha un mètode de referència inequívoc. A més, l'avaluació d'aquests mètodes sempre s'ha dut a terme de manera supervisada, comparant els resultats del "denoising" amb imatges netes de referència, a causa de la manca de mètriques fiables no supervisades. Tenint en compte aquests fets, en aquest treball dissenyem i testem un conjunt de mètriques no supervisades per a la comparació de models en absència de dades netes i les utilitzem per dur a terme una comparació global entre els diferents mètodes fins a la data utilitzant un conjunt d'imatges comú del camp de la microscòpia electrònica de transmissió.En los últimos años, la extraordinaria mejora de los recursos computacionales y las técnicas de Deep Learning han dado lugar a un conjunto de nuevos métodos para eliminar el ruido de las imágenes. Estos métodos se basan principalmente en el entrenamiento supervisado de redes neuronales convolucionales, utilizando imágenes limpias para generar pares (ruidosa, limpia) como datos de (entrada, salida) durante el entrenamiento. Este enfoque restringe la aplicación de estos métodos a los campos de imágenes donde hay imágenes limpias disponibles. Esto excluye la mayor parte de los datos de imágenes científicas, en los que la recopilación de imágenes limpias es imposible utilizando las técnicas actuales. Recientemente, diferentes autores han introducido un conjunto de nuevas técnicas que no requieren datos limpios en lo que se ha denominado Unsupervised Denoising. Sin embargo no se han realizado comparaciones importantes entre estos métodos, por lo que no existe un criterio claro sobre el método de referencia. Además, la evaluación de estos métodos siempre se ha realizado de forma supervisada, comparando los resultados sin ruido con imágenes de referencia limpias, debido a la falta de métricas fiables no supervisadas. Atendiendo a estos hechos, en el presente trabajo diseñamos y probamos un conjunto de métricas no supervisadas para la comparación de modelos en ausencia de datos limpios y los usamos para llevar a cabo una comparación global entre los diferentes métodos hasta la fecha utilizando un conjunto de imágenes común de Microscopio Electrónico de Transmisión.In the recent years the extraordinary improvement of the computational resources and the Deep Learning techniques have led to a set of new methods for image denoising. These methods are mostly based on the supervised training of Convolutional Neural Networks, using clean images to generate (noisy, clean) pairs as (input, output) data during the training. This approach restricts the application of these methods to imaging fields where clean images are available. This excludes most of the scientific imaging data, where the collection of clean images is impossible using the present techniques. Recently, different authors have introduced a set of new techniques that do not require clean data in what has been named Unsupervised Denoising. Nevertheless, no major comparisons among these methods have been performed, so there is no clear state of the art approach. Furthermore, the evaluation of these methods has always been performed in a supervised way, comparing the denoised results with true clean ground truth images, due to the lack of unsupervised reliable metrics. Attending to these facts, in the present work we design and test a set of unsupervised metrics for model comparison in the absence of clean data and use them to drive a global comparison among the different methods to the date using a common dataset of Transmission Electron Microscope images.Outgoin