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J-GLOBAL ID：201802220758910836   整理番号：18A0354549

さまざまな3D姿勢のステレオベース掌紋認識【Powered by NICT】

Stereo-based palmprint recognition in various 3D postures

著者 (2件)： Bingol OEzkan (Department of Software Engineering, Guemueshane University, 29100 Guemueshane, Turkey) ,  Ekinci Murat (Department of Computer Engineering, Karadeniz Technical University, 61080 Trabzon, Turkey)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 78  ページ： 74-88  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 掌紋認識システムの性能を増加させるために,手の動きを制限するために通常使用される様々なデバイス。これらは問題の原因となり,特に物理的障害をもつ人々ユーザである。もマルチユーザシステムにおける重要な衛生問題を引き起こしている。最近,掌紋認識システムに関する研究は,制約のない,非接触と無制限バックグラウンド技術の開発に向けて進歩している。これらの研究で遭遇する最も一般的な問題は,手の自由な運動から生じる配列である。この問題を克服するために余分な認識特性を提供する3D手収集装置にもかかわらず,これらのデバイスの適用可能性が,その増加コストのため低かった。本研究では,ステレオカメラを提案した。マッチング問題のために,掌紋認識のための使用制限のない3D環境における正確な,明確な特徴抽出を達成することは困難であるが,3次元空間における手の配向は深さ情報を得ることにより決定することができた。本研究では,深さ情報は,両眼ステレオ法を用いて抽出した。,手の配向は深さ情報の固有ベクトルに関連した表面モデルを適合させることにより推定した。姿勢補正は,配向と画像間の関係を確立することにより達成された。姿勢補正は手のいろいろな姿勢で通常起きる透視歪を軽減した。,関心のある領域はアクティブ外見モデル(AAM)を用いて補正画像上でのセグメンテーションを行うことにより決定した。掌紋特徴はGaborベースのカーネルFisher判別分析により抽出した。提案の手法の性能を実証するために,新しいデータセットは百三十八の異なる個体から採取した様々なシナリオ内のステレオ画像から編集した。これらの実験的研究の結果,EER値,特に3Dにおける異なる手方向から撮影された画像は14 0.75%前後から減少した。この提案した手法の助けを借りて,掌紋認識システムは,手の動きを制限する外殻機構と装置を取除くことによって,より携帯形に変換した。本システムは特別な介入なしに姿勢推定,手のセグメンテーションと認識過程を自動的に行うことができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  固有ベクトル ,  透視 ,  マッチング ,  *ステレオ音響 ,  特徴抽出 ,  画像 ,  *三次元 ,  立体画像
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  フィッシャー判別分析 ,  アクティブ外観モデル ,  三次元空間 ,  ステレオカメラ ,  *掌紋 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 掌紋 ,  ステレオカメラ ,  姿勢補正 ,  AAMセグメンテーション ,  制約なし

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  姿勢 ,  ステレオ ,  掌紋