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J-GLOBAL ID：201702223113376697   整理番号：17A0858613

効果的な歩容認識のためのセグメントに基づく補因子検出と除去【Powered by NICT】

Segment based co-factor detection and elimination for effective gait recognition

著者 (3件)： Matin Abdul (Dept. of Computer Science and Engineering (CSE), Cox’s Bazar International University, Bangladesh) ,  Paul Jyoti (Dept. of CSE, Pabna University of Science and Technology, Bangladesh) ,  Sayeed Taufique (Dept. of CSE, Premier University, Chittagong, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： icIVPR  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行は,距離の離れた人間認証のためのコンピュータビジョンの領域の分野において重要な生理的バイオメトリックである。外見に基づく歩容認識システムでは,布または積載物のような種々の補因子による影響を受ける可能性がある有意な歩容特徴。Co因数分解セグメントの検出と歩容エネルギー画像(GEI)の特徴を失うことなくCo因数分解情報を除去する適切な歩容認識のための主要な関心事の一つである。本論文では,GEIの補因子影響セグメントとより正確な歩容認識のためのCo因数分解GEIの動的再構成のためのアプローチを検出する方法を提案した。全GEIは,その補因子出現の領域を考慮した三つの部分に分割した。さらに,Co因数分解情報は,いくつかの予め定義されたしきい値に依存して検出され,除去される。最後に,三つのセグメントは,最終的な分類のための再結合した。CASIA歩行データベースを訓練と試験データとして用いた。結果は他の従来の歩行認識法よりもより便利な85.04%の精度で良好な性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 因数分解 ,  歩行 ,  コンピュータビジョン ,  画像 ,  データベース ,  貨物 ,  *補因子 ,  *歩容 ,  再結合 ,  認証 ,  試験データ ,  動的再構成 ,  *歩容認証

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩容認識 ,  セグメント ,  補因子