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J-GLOBAL ID：201702254205037819   整理番号：17A1652233

マッチング3D頭蓋骨と歩容による多重モデルヒト認証【Powered by NICT】

Multimodel Human Authentication by Matching 3D Skull and Gait

著者 (2件)： Indumathi T. ,  Pushparani M.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WCCCT  ページ： 38-42  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： 本研究論文では,顔と歩行スタイルの画像としてWebカムで捕獲されたであることをマルチモーダルな人間の同定に焦点を当てた。画像は,ヒト同定システムとして歩行と頭蓋特性の更なる解析が考えられる。形態の点で3D頭蓋と3D顔間の相関測度を用いて頭蓋骨を同定し,は正準相関係数解析(ECCCA)を用いた相関の測定を提案した。プローブと3D顔幾何学的データとしての回廊としての3次元頭蓋データを使用し,プローブとギャラリー間の相関測度により登録された3D顔と頭蓋骨を一致した。本論文では,歩容認識の困難な問題のための非相関多重線形判別分析(UMLDA)アルゴリズムを提案した。最後に,MATLABツールのためのニューラルネットワークは,訓練と試験目的に使用されている。隠れ層,訓練アルゴリズムの選択に基づくと訓練のための異なるパラメータを設定するニューラルネットワークの異なるモデルを作成した。,NN+SVM,Knearest傍分類の組合せを試験する。全てのこれらの実験はCASIA歩行データベースと入力ビデオ上で行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多モード ,  学習アルゴリズム ,  *三次元 ,  *頭蓋骨 ,  *マッチング ,  プローブ ,  *認証 ,  ニューラルネットワーク ,  データベース ,  *歩容 ,  画像 ,  *ヒト ,  測度
準シソーラス用語： MATLAB ,  *頭蓋 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： マッチング ,  3D ,  頭蓋骨 ,  歩容 ,  多重モデル ,  ヒト ,  認証