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초록·키워드
Finger vein recognition suits security applications, but vein data is irrevocable once leaked, making on-device processing advantageous against transmission risks. Existing deep learning methods require millions of parameters and large datasets, limiting their deployment in resource-constrained embedded environments. We propose a lightweight k-Nearest Neighbors (k-NN) vein recognition system on an FPGA-based AI processor. Preprocessing extracts and enhances vein topological structure from near-infrared images, and users are classified by distance without trainable parameters. On the FV-USM dataset, the proposed system achieves 97.14% accuracy and 2.83% EER, competitive with deep learning baselines, confirming suitability for embedded environments.
본문·목차
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