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J-GLOBAL ID：201702262823565472   整理番号：17A1261326

凹部解析に基づくオンライン非接触手掌静脈のROI抽出【Powered by NICT】

ROI extraction for online touchless palm vein based on concavity analysis

著者 (5件)： Sun Xiongwei (Key Laboratory of Atmospheric Composition and Optical Radiation, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Science, Hefei 2300311, China) ,  Xu Qingshan (Key Laboratory of Atmospheric Composition and Optical Radiation, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Science, Hefei 2300311, China) ,  Wang Chunyi (Science Island Branch of Graduate School, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230031, China) ,  Dong Wengong (Key Laboratory of Atmospheric Composition and Optical Radiation, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Science, Hefei 2300311, China) ,  Zhu Zede (Institute of Technology Innovation, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences, Hefei, Anhui 230088, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： YAC  ページ： 1123-1126  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： 関心抽出の領域は手のひら静脈認識の重要な段階であり,その後の特徴抽出と認識のための非常に重要である。本論文では,スケーリング,回転および不規則境界の影響に対してロバストな新しいROI抽出法を提案した。境界近似のためのダウンサンプリング法を構築し,高い成功率でROIを抽出するための新しい凹面解析モデルを提示した。さらに,本論文では,正常なROI抽出を拡張し,情報豊富な領域を得るために距離拡張因子しか使わない。PolyU手のひら静脈データベースとCASIAデータベース上での例の結果は,提案したROI抽出法は以前に提案された点ベースアプローチと比較して優れた性能を与えることを示した。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： 解析モデル ,  *凹形 ,  データベース ,  特徴抽出 ,  *静脈 ,  ロバスト性 ,  凹面 ,  近似法
準シソーラス用語： 成功率 ,  ダウンサンプリング ,  *非接触 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 解析 ,  オンライン ,  非接触 ,  手掌 ,  静脈 ,  ROI