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J-GLOBAL ID：201702251376805188   整理番号：17A0910226

特徴融合と選択に基づく階層的分類を用いたデータベース侵入速度を用いた分散型インクリメンタル指紋同定【Powered by NICT】

Distributed incremental fingerprint identification with reduced database penetration rate using a hierarchical classification based on feature fusion and selection

著者 (9件)： Peralta Daniel (Department of Internal Medicine, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  Peralta Daniel (Data Mining and Modelling for Biomedicine group, VIB Center for Inflammation Research, Ghent, Belgium) ,  Triguero Isaac (School of Computer Science, University of Nottingham, Jubilee Campus, Wollaton Road, Nottingham NG8 1BB, United Kingdom) ,  Garcia Salvador (Department of Computer Science and Artificial Intelligence of the University of Granada, 18071 Granada, Spain) ,  Saeys Yvan (Department of Applied Mathematics, Computer Science and Statistics, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  Saeys Yvan (Data Mining and Modelling for Biomedicine group, VIB Center for Inflammation Research, Ghent, Belgium) ,  Benitez Jose M. (Department of Computer Science and Artificial Intelligence of the University of Granada, 18071 Granada, Spain) ,  Herrera Francisco (Department of Computer Science and Artificial Intelligence of the University of Granada, 18071 Granada, Spain) ,  Herrera Francisco (Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 126  ページ： 91-103  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 指紋認識は,過去数十年に沿ったホットな研究話題となっている,同定するために多くの応用,増大する個体群である。フレキシブル,迅速同定システムの必要性は,そのような状況で,特許である.これに関連して,指紋分類は同定の速度を改善するために一般的に用いられている。本論文では,複数の特徴抽出器の情報を融合する階層的分類フレームワークを用いた完全な同定システムを提案した。特徴選択は,分類精度を改善するために適用した。最後に,分散同定は,インクリメンタル検索を行い,分類器により与えられた確率順序に従ってクラスを探求している。単一パラメータ同定時間と精度の間のトレードオフを調整する。提案は二NISTデータベース及び巨大な合成データベース上で評価し,分類に達し,わずかなあるいはゼロの精度損失をもつ低同定時間に導くことを最適値に近い浸透速度を得た。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： 特徴選択 ,  IDシステム ,  *指紋 ,  指紋認識 ,  特徴抽出 ,  *データベース ,  個体群
準シソーラス用語： 最適値 ,  米国国立標準技術研究所 ,  パラメータ同定 ,  分類精度 ,  *指紋同定 ,  侵入 ,  *階層的分類 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 指紋認識 ,  指紋同定 ,  指紋分類 ,  大規模データベース ,  特徴選択 ,  階層的分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴融合 ,  階層的分類 ,  データベース ,  侵入 ,  指紋同定