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J-GLOBAL ID：201702287146145931   整理番号：17A1641694

ドアノブ手認識システム【Powered by NICT】

Door Knob Hand Recognition System

著者 (4件)： Qu Xiaofeng (Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Zhang David (Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Lu Guangming (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Guo Zhenhua (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 47  号： 11  ページ： 2870-2881  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： バイオメトリック応用は日常生活における世界的に使用されてきた。しかし,従来のバイオメトリクスをセキュリティシナリオのために作成した,最適化した。通常訓練を受けていない人々による日常生活で使用されているので新しい課題である。この課題に直面して,人間工学の事前制約を持つバイオメトリックシステムを設計し,著者らは,人間工学的バイオメトリクス設計モデル,生理的要因,心理的要因,および従来のセキュリティ特性を達成することを提案した。このモデルを用いて,ドアノブ手認識システム(DKHRS),新しい手ベースバイオメトリックシステムを提案した。DKHRSは従来のドアノブの同一外観,生理的要因と心理的要因の双方での最適解である。このシステムでは,ドアノブイメージング方式,omnivisionイメージング構造であり,この所定ドアノブ出現のための最適化されたによって捕捉される手像。特徴は局所Gabor二値パターンヒストグラムシークエンス法により抽出し,射影辞書ペア学習により分類される。200人からの12000画像を含む大規模データ集合上での実験では,提案したシステムは従来のバイオメトリクスのような顔と指紋認識システムと比較して競合認識性能を達成し,0.091%の等誤り率であった。本論文では,バイオメトリックシステムは,人間工学的制約の下での信頼性の高い認識性能を構築できることを示した。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： セキュリティ ,  画像 ,  指紋認識 ,  最適化 ,  画像処理 ,  誤り率 ,  人間工学 ,  *バイオメトリクス ,  射影 ,  信頼性 ,  学習
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  最適解 ,  バイオメトリックシステム ,  日常生活 , 【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 (1件)： ドア