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J-GLOBAL ID：201702261663057307   整理番号：17A0102168

眼底虹彩画像の同一性特性に基づく認識シミュレーションを最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Based on the Fundus iris Image Identity Recognition Simulation Optimization

著者 (2件)： Zhou Yanjie (College of Mathematical and Computer Science,Jiangxi Science & Technology Normal University) ,  Ma Li (College of Mathematical and Computer Science,Jiangxi Science & Technology Normal University)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 8  ページ： 448-452  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 同一性の特性を最適化することによって,ユーザがある種の資源に対するアクセスと利用権を持つかどうかを決定し,システムとデータの安全性を保証することができる。同一性特徴認識を行う際には,同一性識別の特徴を利用する必要性があるが,それらの間には不変性があるが,現在のアルゴリズムによる同一性認識の特徴は時間の経過とともに変化し,率の高い問題が存在する。本論文は,眼底虹彩画像に基づく識別特性最適化アルゴリズムを提案した。まず第一に,眼底虹彩画像を収集し,眼底虹彩画像を前処理し,GABORフィルタアルゴリズムを用いて眼底虹彩画像の特徴を抽出し,各特徴ベクトルの最小1ノルムを抽出し,未知の眼底虹彩画像の大域的および局所的特徴を抽出し,特徴をスパース表現した。このアルゴリズムは,現在のアルゴリズムの同一性特性を改善することができる。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが効率的に同一性特徴認識の精度を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  安全性 ,  前処理 ,  シミュレーション ,  不変性 ,  *眼底
準シソーラス用語： スパース表現 ,  特徴ベクトル ,  最適アルゴリズム ,  特徴認識 ,  *虹彩画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Fundus iris image ,  Identity Characteristics ,  Recognition

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 眼底 ,  虹彩画像 ,  性特性 ,  シミュレーション ,  最適化