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J-GLOBAL ID：201702271215274365   整理番号：17A1262874

品質特異的手静脈認識システム【Powered by NICT】

Quality-Specific Hand Vein Recognition System

著者 (2件)： Wang Jun (School of Information and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Wang Guoqing (School of Information and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 12  号： 11  ページ： 2599-2610  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 静脈画像は一般的に低コントラスト,満足すべき手静脈認識システムを設計するための前処理中のコントラスト増強を必要とするにつれ,より暗色ようである。しかし,コントラスト強調(CE)によって導入された改質は,ピクセル強度分布調整による副作用をもたらすことが報告されている。さらに,偽静脈発生あるいは情報損失の必然的な結果は,unconvincedほぼ全ての静脈認識システムを発生する。本論文では,「CE自由」品質特異的静脈認識システムを提案し,三つの改善が関与している。第一に,高品質実験室静脈捕捉装置はハードウェア改善の観点から低コントラストの問題を解決するために設計した。高品質実験室データベースを確立した。第二に,CFISHスコア,静脈画像品質評価のための迅速かつ効果的な測定は,実験室製静脈画像の品質指数を得るために提案した。,最適化された初期化および収束条件を用いた教師なしK 手段はデータベースの分類結果,すなわち,低品質(LQ)および高品質(HQ)を得るために,品質指標を用いて設計した。最後に,識別局所二値パターン(DLBP)は,特徴抽出のための基礎として採用した。HQ画像に対して,DLBPは特徴抽出のための直接とLQの採用した。CE_DLBP LQ画像のための識別特徴抽出のために利用することができた。実験室データベースに基づいて,提案したシステムの有効性と実現可能性を実証した厳密な実験。,PolyUデータベースを用いた追加実験は,その汎化能力とロバスト性を示した。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： コントラスト ,  画質 ,  *品質 ,  汎化 ,  ハードウェア ,  前処理 ,  最適化 ,  *静脈 ,  ロバスト性 ,  データベース ,  捕獲 ,  画素 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 高品質 ,  強度分布 , 【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 (2件)： 手 ,  静脈