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J-GLOBAL ID：201702247397711889   整理番号：17A0368841

テクスチャと形状手がかりの階層的組合せによる背側手静脈の認識【Powered by NICT】

Dorsal hand vein recognition via hierarchical combination of texture and shape clues

著者 (4件)： Huang Di (State Key Laboratory of Software Development Environment, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhu Xiangrong (State Key Laboratory of Software Development Environment, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Yunhong (Laboratory of Intelligent Recognition and Image Processing, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang David (Biometrics Research Centre, Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 214  ページ： 815-828  発行年： 2016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： バイオメトリクスのドメイン内において,普遍的でユニークな安定で,非接触のその特性,特に活性検出の単純さと鍛造の困難性のために,近年注目を集めている背側手静脈のパターン。本論文では,背側手静脈認識への効果的で効率的なアプローチを提案した。大部分の既存の方法の,テクスチャ特徴または形状特徴を利用するどちらかとは対照的に,この方法は,他の被験者のものと良好に識別できるようにそれらの共同利用は手背静脈画像の特殊性を改善することを明らかにした。新しい形状表現法は静脈ネットワークの幾何学的構造を記述するために提案し,局所及び全体的分析を統合することである。その類似性測定は,階層的テクスチャモダリティと組み合わせた,評判テクスチャ演算子,すなわちローカルバイナリパターン(LBP)により生成された意思決定である。提案したアプローチを検証するために,NCUT,最大の公的に利用可能な背側手静脈データベースの1つを行った広範な実験と,得られた結果は文献に報告されている技術の状態,その有効性を発揮するよりも優れていた。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： 共同利用 ,  *静脈 ,  意思決定 ,  バイオメトリクス ,  データベース
準シソーラス用語： ローカルバイナリパターン ,  類似性測定 ,  形状表現 ,  特異性 ,  手背 ,  被験者 ,  形状特徴 ,  テクスチャ特徴 ,  非接触 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオメトリクス ,  手静脈認識 ,  テクスチャ表現 ,  形状モデリング ,  融合

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： テクスチャ ,  手がかり ,  組合せ ,  静脈