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J-GLOBAL ID:201702253802222837   整理番号:17A0241039

脳波個人認証のための簡単な発見的更新を用いたFRNNモデルの増分【Powered by NICT】

Incrementing FRNN model with simple heuristic update for brainwaves person authentication
著者 (4件):
資料名:
巻: 2016  号: IECBES  ページ: 115-120  発行年: 2016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)
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本論文では,個人認証のモデル化のためのEEG信号を分類するためのインクリメンタル学習手法を提案した。バイオメトリック応用は実際には限定された個人訓練データサンプルのみを受ける。個人のバイオメトリック特性を表現する知識顆粒は時間に更新する,認証性能を保証する必要がある。初期個人データ試料は良好な品質ではない場合,これは重要である,すなわち雑音を含んでいる。,提案した認証モデルのインクリメンタルな更新法はモデルチューニングによる知識顆粒をインクリメンタルにすることを目的とした。提案したインクリメンタルなファジィ-ラフ最近傍(IncFRNN)アルゴリズムが検査対象の挿入と欠失による個人向け知識か粒を再編成し改革できる発見的更新法を組み込んだものである。提案したインクリメンタルな更新関数を個別知識か粒,望ましくない性能に及ぼす類似性測度,予め定義された窓サイズに基づいて別々に更新する。提案IncFRNNモデルは,従来のFRNNモデル,EEG信号を用いた個人認証のモデル化のためのその性能を評価するためにその前身と比較した。結果は筆者らの提案IncFRNNモデルを成功裏にAUCの点で良好な結果を得られたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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