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J-GLOBAL ID：200902236331819552   整理番号：08A0979488

タッチレス掌紋バイオメトリックス:新しい設計および実装

Touch-less palm print biometrics: Novel design and implementation

著者 (3件)： ONG MICHAEL Goh Kah (Multimedia Univ., Fac. of Information Sci. and Technol., Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Melaka, Malaysia) ,  CONNIE Tee (Multimedia Univ., Fac. of Information Sci. and Technol., Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Melaka, Malaysia) ,  JIN TEOH Andrew Beng (School of Electrical and Electronics Engineering, Coll. of Engineering, Yonsei Univ., Seoul, KOR)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 26  号： 12  ページ： 1551-1560  発行年： 2008年12月01日 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  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： 本論文では,革新的なタッチレス掌紋認識システムを提案した。このプロジェクトの動機は,非侵襲的で衛生的なバイオメトリック技術に対する社会的要求にある。各種理由のために,ユーザはバイオメトリックスキャナに接触することに心配を感じている。従って,ここでは,認識用に遠くにあるユーザの手をキャプチャするために低解像度Webカメラの利用を提案した。ユーザは取得される自分の掌紋に対しどの装置にも触る必要が無い。実時間ビデオストリームにおいてユーザの掌をトラッキングしキャプチャするために,新しい手トラッキングおよび掌紋関心領域(ROI)抽出技法を利用した。掌紋方向勾配応答に対して局所二値パターン(LBP)テクスチャディスクリプタを適用する新しい手法に基づいて判別的掌紋特徴を抽出した。実験を行い,提案手法を用いて期待の持てる結果を示した。特徴マッチングのために改良型確率ニューラルネットワーク(PNN)を用いた場合,性能改善がさらに行えることを述べた。提案システムにおいては,1秒以下で検証が遂行可能になった。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *物体認識 ,  *バイオメトリクス ,  画像分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  実験 ,  パターンマッチング ,  改良 ,  性能評価 ,  ビデオカメラ ,  Webカメラ ,  評価実験 ,  *認証
準シソーラス用語： *確率ニューラルネットワーク ,  関心領域 ,  *掌紋認識 ,  性能向上 ,  特徴マッチング

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 掌紋 ,  メトリックス ,  設計 ,  実装