43 - Rozpoznávání 2D/3D geometrie ruky (předzpracování, metody apod.)
pátek 19. května 2017
21:27
Délky prstů
Šířky prstů
Výšky prstů
Zakřívení
Snímá se pouze silueta ruky - ostatní informace jako je struktura a barve se ignorují
Používá se ortigrafické skenování - shora a zboku
Dobře akcepovaná uživateli
Lehké použití
Jsou použity lehce nalezitelné rysy
Robustní vůči vlivům prostředí
Relativně nenákladné zařízení
Nízká rozlišovací schopnost
Při identifikaci nabídnuto příliš mnoho kandidátů
Špatná hygiena, pokud se ruka pokládá na podložku
Registrace
Uživatel je vyzván k opakovanému položení ruky na plochu
Jsou využity distanční sloupky k optimální pozici prstů a ruky
Systém provede zprůměrování snímků a uloží šablonu
Šablona má velikost 9 bytů - vhodná k uložení na smart kartu
Pro identifikaci uživatel zadá svoji identitu a položí ruku na plochu. Výsledek je klasický průběh verifikačního procesu - přijmut nebo odmítnut.
Praktické systémy provádějí průměrování šablony. Při každé pozitivní verifikaci je aktuální snímek zprůměrován se šablonou - zanesení změn ruky
Verifikace založená na zarovnání rukou
Odstranění distančních sloupků
k eliminaci se používá maska, která obsahuje známe pozice sloupků. 
Nahrazeny jsou barvou pozadí
Extrakce kontury
Pro extrakce tvaru ruky se používá adaptivní prahování
Binarizace - Černá/Bílá
Extrakce a zarovnání prstů
Vyextrahují se pozice a směr prstů
Překryjí se se šablonou s kterou je snímek porovnáván
Výpočet párových vzdálenosti
Každé zarovnání z předchozího kroku produkuje množinu  shody bodů
Dojde k výpočtku MAE (mean alignment Error) - průměrná vzdálenost mezi odpovídajícími si body
Verifikace
Pokud MAE < T , ruce jsou shodné
Závěr k rozpoznání podle geometrie ruky
Není příliš signifikantní - nevhodná pro rozpoznávání velkého počtu osob
Informace z ruky se během času mění - stárnutí / změny (zlomený prst)
Používání šperků snižuje rozpoznávací schopnost - chybné odmítnutí
Systém je veliký - přenosné zařízení je problém
Řádově dokáže rozpoznat stovky uživatelů
Je vhodné kombinovat s dalšími metodami identifikace (karta, chip)
Rozpoznání podle žil hřbetu ruky
Žíly se vytvoří před porodem a celý život se nemění
Řádově dokáže rozpoznat deseti tisíce uživatelů
Lepší hygiena - nedochází ke kontakru se snímacím zařízením
Není nutné testovat živost - bere jenom živé lidi
Výborně akceptovaný systém 99,98%
Malá velikost - přenosná zařízení
Rozpoznání podle žil dlaní ruky
Téměř totožné se snímaním hřbetu ruky
NIR - Near Infrared osvětlení
Rozpoznání podle struktury nehtu
Nehet má na povrchu čárovné nerovnosti kopírující strukturu lůžka nechtu
Mezi nehtem a lůžkem se nachází keratin, který mění orientaci dopadající světla
Při správném úhlu nasvícení můžeme analyzovat fázové změny paprsku po odrazu.
Získáme něco jako čárový kód