抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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バイオメトリックス認証は,高い信頼度で人物のアイデンティティを自動的に認識する効果的な手法である。バイオメトリックシステムにおいては,特徴抽出および表現が主要な考察事項であることが良く認識されている。多様な特徴抽出方式および表現方式の中で,符号化に基づく手法は,高精度性,ロバスト性,コンパクト性,高いマッチング速度の利点を備えており,従って,虹彩,掌紋,指-指関節指紋ベースシステムのような多数の異なる種類のバイオメトリックシステムにおいて採用されているため,最も魅力的である。しかしながら,どのようにして優れた符号化方式を生み出すかの問題は依然として未解決の課題となっている。画像処理および応用数学における最新の研究により,局所画像特徴は統一化されたフレームワークの中でRiesz変換を用いてうまく抽出可能になることが示されている。従って,本論文では,バイオメトリック画像の局所パターンの符号化のために,Riesz変換を利用することを提案した。特に,2種類のRiesz変換に基づく符号化方式,即ち,RCode1およびRCode2が提案されている。これらの両者では,それぞれの符号を表現するために,3ビットを利用し,マッチングのためには正規化Hamming距離を採用している。掌紋データベースおよび指-指関節紋データベース上でその他の3ビット符号化手法と,RCode1およびRCord2の徹底的評価を行った。実験の結果,提案手法,特にRCode2では,最先端技術手法(ComeCode)とまったく類似した検証精度を達成可能であり,それと同時に,特徴抽出段階ではずっと少ない時間で処理することが可能であり,その特徴抽出段階では時間が重要なアプリケーションにとってより優れた候補にもなることを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
