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J-GLOBAL ID：201702285782410362   整理番号：17A1926894

確率的リフティング木に基づく虹彩セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Iris Segmentation Algorithm Based on Probabilistic Boosting Tree

著者 (2件)： Zhou Kai (湖南大学 電气与信息工程学院,長沙,410082) ,  Su Juan (湖南大学 電气与信息工程学院,長沙,410082)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 8  ページ： 249-252,257  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のエッジ検出アルゴリズムにおいて虹彩エッジを自動的に抽出することができないという問題を解決するために,教師付き学習に基づくエッジ検出虹彩セグメンテーションアルゴリズムを提案した。境界点サンプルのマルチスケールHaarとHog特徴を抽出し、確率向上木を訓練フレームとして、瞳孔、虹彩、眼の確率上昇木の分類モデルを訓練し、テストサンプルの入力確率を向上させた後、出力境界点を真の虹彩境界の確率とする。最後に,実際の虹彩輪郭の境界を適合させて,局所OTSUアルゴリズムを用いて,虹彩の正確なセグメンテーションを達成した。実験結果により,提案したアルゴリズムが,Hough変換とアクティブ輪郭モデルに基づく虹彩セグメンテーションアルゴリズムよりも,より少ない試験時間とより低いセグメンテーション誤り率を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エッジ検出 ,  教師つき学習 ,  Hough変換 ,  誤り率 ,  *アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  *虹彩
準シソーラス用語： 動的輪郭 ,  分類モデル ,  マルチスケール ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： iris segmentation ,  Probabilistic Boosting Tree(PBT) ,  edge detection ,  supervised learning ,  contour extraction

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  リフティング ,  木 ,  虹彩セグメンテーション ,  アルゴリズム