基于bob和facereclib的掌纹识别
bob.palmvein的Python项目详细描述
掌静脉识别库
欢迎使用基于Bob的手掌静脉识别库。 此库旨在对手掌静脉识别算法进行公平比较。 它包含脚本，可以在各种手掌静脉图像数据库上执行各种手掌静脉识别实验，运行帮助就像转到命令行并键入：
$ bin/palmveinverify.py --help
关于
这个库是在Biometrics group的Idiap Research Institute开发的。 PalmVeinRecLib设计用于以可比较且可重复的方式运行手掌静脉识别实验
注意
当您在Idiap工作时，您可能会得到一个palmveinreclib版本，其中设置了所有路径，以便您可以直接开始运行实验。 在Idiap之外，您需要设置指向数据库的路径，请查看有关如何这样做的文档。
数据库
为了实现这一目标，包含了许多公共可用的面部图像数据库的接口，并定义了默认的评估协议，例如：
- casia多光谱掌纹数据库[http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=6]
- 维拉棕榈静脉数据库[http://www.idiap.ch/scientific-research/resources]
算法
除此之外，还有各种传统和最先进的手掌静脉识别算法，例如：
- 局部二值模式直方图序列[ZSG+05]
提供。 此外，评估结果的工具可以很容易地用于创建科学图，并提供了使用并行进程或SGE网格运行实验的接口
扩展名
在这些已经预编码的算法之上，PalmVeinRecLib提供了一个简单的Python接口，用于实现新的图像预处理器、特征类型、手掌静脉识别算法或数据库接口，这些直接集成到手掌静脉识别实验中。 因此，在短时间的编码之后，研究人员可以以公平的方式将他们的新发明与现有的算法进行比较。
参考文献
| [ZSG+05] | W. Zhang, S. Shan, W. Gao, X. Chen and H. Zhang. Local Gabor binary pattern histogram sequence (LGBPHS): a novel non-statistical model for face representation and recognition. Computer Vision, IEEE International Conference on, 1:786-791, 2005. |
安装
要下载palmveinreclib，请转到http://pypi.python.org/pypi/bob.palmvein，单击download按钮并将.zip文件解压缩到您选择的文件夹。
PalmVeinRecLib是免费信号处理和机器学习库Bob的卫星包。 这两个依赖项必须手动下载，如下所述
鲍勃
您需要一个版本2.0或更高版本的Bob副本来运行算法。 请从其网页下载Bob。 下载后，您应该转到控制台并写入：
$ python bootstrap-buildout.py $ bin/buildout
这将下载所有必需的软件包并在本地安装它们。 如果不希望下载所有数据库包，请在调用上述三个命令之前，从主目录中的文件buildout.cfg的^{t t 1}$部分删除bob.db.[database]行
引用我们的论文
如果您在任何实验中使用PalmVeinRecLib，请引用以下论文：
@inproceedings{Tome_ICB2015-SpoofingPalmvein,
author = {Tome, Pedro and Marcel, S{\'{e}}bastien},
projects = {Idiap, BEAT, TABULA RASA},
month = may,
title = {On the Vulnerability of Palm Vein Recognition to Spoofing Attacks},
booktitle = {The 8th IAPR International Conference on Biometrics (ICB)},
year = {2015},
pdf = {http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2015/Tome_ICB2015-SpoofingPalmvein.pdf}
}
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