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J-GLOBAL ID：201702275164085038   整理番号：17A1644869

局所特徴に基づく単一モード掌紋認識システム【Powered by NICT】

Unimodal palmprint recognition system based on local features

著者 (3件)： Amraoui Amine (LaRIT Laboratory Faculty of science, Ibn Tofail University Kenitra, Morocco) ,  Fakhri Youssef (LaRIT Laboratory Faculty of science, Ibn Tofail University Kenitra, Morocco) ,  Kerroum Mounir Ait (LaRIT Laboratory ENCG, Ibn Tofail University Kenitra, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-5  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： 信頼性の高い認識率を確実にするために使用される最も新しいバイオメトリック技術はMultibiometricsである。単峰形認識システムは,実際の応用で認識率の低下につながる可能性がある。この問題を克服するために,局所特徴に基づく掌紋認識のためのアプローチを提案した。最初に,掌紋画像をいくつかの部分画像に分割し,特徴ベクトルは均一な局所二値パターンによる各サブブロックから抽出した。すべての部分画像の特徴ベクトルは,特徴ベクトルを生成するために結合した。最後にパターン分類はユークリッド距離と都市ブロックに基づく分類器を用いることにより保証される。提案した方法の有効性は,PolyU掌紋データベース上で検証した。実験の結果,認識率は,文献中に存在する他の方法と比較して著しく改善されることを示した。提案手法の認識率は他のアルゴリズムの中で最高である。得られた最適認識率は99,4%であった。実験結果は単一モードシステムが有効であることを示した。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： パターン分類 ,  アルゴリズム ,  *単一モード ,  信頼性 ,  画像 ,  データベース ,  都市
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  特徴ベクトル ,  認識率 ,  *掌紋 ,  *局所特徴 , 【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 (3件)： 局所特徴 ,  単一モード ,  掌紋