文献

J-GLOBAL ID：201802215549415756   整理番号：18A1622993

密なSIFTベースのリッジ方向特徴を用いたライブ走査指紋の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Live Scanned Fingerprints using Dense SIFT based Ridge Orientation Features

著者 (3件)： Saeed Fahman (Department of Computer Science, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Hussain Muhammad (Department of Computer Science, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Aboalsamh Hatim A (Department of Computer Science, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCAIS  ページ： 1-4  発行年： 2018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： 指紋認識は,膨大な指紋データベースにおける時間消費プロセスである。指紋を分類して,特定のクラスへの検索を狭くすることは,処理時間を減少させる有効な方法である。生きた走査装置によって得られた雑音のある指紋の分類のために,著者らは,密なスケール不変特徴変換(D-SIFT)から得られた統計的特徴に基づいて,新しい方式を提案した。高密度SIFT記述子は,特定のキーポイントに対して計算されないが,指紋のすべての画素に対して計算される。各SIFT記述子は128の特徴から成り,フィンガープリントから抽出したすべてのSIFTディスクリプタ上の各特徴の分布を用いて統計的特徴(平均,標準偏差,尖度および歪度)を計算した。このアプローチにおいて,特徴空間の次元はSIFTディスクリプタの数に関係なく固定されている。動径基底関数(RBF)カーネルを有する極端な学習機械(ELM)を分類装置として用いた。提案した方式を,雑音のある低品質ライブ走査指紋のベンチマークデータベースであるFVC2004を用いて評価した。それは97.63の平均精度を達成した。それは最先端の指紋分類法より良い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準偏差 ,  *走査 ,  統制索引語 ,  指紋認識 ,  *指紋 ,  雑音 ,  データベース ,  品質 ,  画素 ,  動径基底関数 ,  ベンチマーク ,  分類装置 ,  走査装置
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  尖度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： SIFT ,  リッジ ,  走査 ,  指紋 ,  分類