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J-GLOBAL ID：201702223405603183   整理番号：17A0406525

虹彩と顔バイオメトリクスのビンベース分類器融合【Powered by NICT】

Bin-based classifier fusion of iris and face biometrics

著者 (6件)： Miao Di (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, PR China) ,  Miao Di (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China) ,  Zhang Man (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China) ,  Sun Zhenan (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China) ,  Tan Tieniu (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China) ,  He Zhaofeng (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 224  ページ： 105-118  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精度と有用性はマルチバイオメトリックシステムのための二つの最も重要な問題である。マルチバイオメトリックシステムの大部分は,多モード生体計測特徴のスコアまたは特徴のマッチングに基づいている。しかし,同一性の情報が捕捉されたマルチモーダルバイオメトリックデータからのスコアや特徴を抽出する手順で失われると,情報の損失はより高いレベルに到達するマルチ生体計測システムの精度と有用性を停止する。マッチングスコアはいくつかの同一性情報,これまでの融合研究に利用されていないを回復することができると信じられている。multibiometricsの融合のためのビン依拠分類器法のフレームワークを提案し,この問題を扱った。提案した方法は,ビン依拠分類器による高次元空間にマッチングスコアを,マッチングスコアにおける隠れたである,豊富な同一性情報は,この新しい空間において回復した。回収した情報は真正ユーザから偽者を区別するより正確に十分であった。,そのような豊富な情報に基づくマルチバイオメトリックシステムであり,より正確で信頼性のある結果を達成することができた。アンサンブル学習法は,最も強力な埋込み空間を選択した。CASIA虹彩距離に関する実験結果は,提案した融合フレームワークの優位性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生体計測 ,  *バイオメトリクス ,  高次元 ,  多モード ,  信頼性 ,  *虹彩
準シソーラス用語： 顔認識 ,  アンサンブル学習 ,  スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多重バイオメトリクス ,  融合 ,  虹彩認識 ,  顔認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 虹彩 ,  顔 ,  バイオメトリクス ,  ビン ,  分類器 ,  融合