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저자정보
Zanobya N. Khan (Sarhad University of Science & IT) Jamil Ahmad (Islamia College Peshawar (Chartered University)) Zahoor Jan (Sarhad University of Science & IT) Hamid Jan (Sarhad University of Science & IT)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY VOL.3 NO.4
발행연도
2015.12
수록면
9 - 18 (10page)

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In this article, for finding an efficient Palmprint Recognition (PPR) system, three different methods for palmprint recognition system are compared. We adopted Niblack binarization method for the extraction of line features in palmprint followed by their endpoints detection. The endpoints of these lines are then utilized in the construction of three most important members of the polygons; Delaunay Triangulation (DT), Convex Hull (CH) and Irregular Polygon (IP). These polygons are then incorporated with quantitative and geometric features as well as some important shape descriptors. Finally, machine learning algorithms including Naïve Bayes, Random forest, Multilayer perceptron, K-nearest neighbor and weighed sum are used to ascertain the performance of the methods discussed in this manuscript. This extensive analysis will benefit the selection and adoption of appropriate methods for the concerned needs of the users for PPR.
#Polygons #Naïve Bayes #Random Forest #Multilayer Perceptron #PPR

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Palm Lines Detection
4. Palmprint Features
5. Experimental Setup and Result Analysis
6. Conclusion
7. References

참고문헌 (0)

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