物体を識別する代表的な手法として，画像特徴量を用いたマッチング手法がある．比較画像間の対応点の幾何学的整合性を取るため，RANSACアルゴリズムを適用して射影変換行列を推測し，矛盾のない対応点の抽出を行う．掌画像で照合を行う場合，弱く似た微細な特徴が多く存在していること，立体形状の変化による複雑な歪みがあることにより，整合性の取れる対応点を抽出することが困難とされる．
本論文では，特徴点検出，特徴量抽出，マッチングについてニューラルネットワークを用いて設計する．畳み込み演算を用いて弱い特徴を強く検出し，平面歪みに対応したマッチング手法により，非剛体の物体照合手法を提案する．