抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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小児の認識は,多くの用途に近年益々注目を集めている,小児ワクチン接種を追跡し,迷子を同定する。乳児および新生児のための効率的な同定法が不足しているため,小児認識の現在の方法は同一性の両親または証明書の同定に依存している。バイオメトリック認識技術(例えば,顔と指紋認識)は,成人と10代を認識するための多くの応用で広く展開されているが,このような認識システムはまだ幼児あるいは新生児の存在しない。主要な問題の一つは,幼児および新生児のバイオメトリック特徴は適切なセンサが欠如しているため永久的でない(例えば,顔)または捕捉することは困難である(例えば,指紋)ことである。本論文では,500ppi商品摩擦隆線センサを用いたフットプリントによる小児認識の実現可能性を調べた。は1~9か月年齢範囲三セッションにおける小児フットプリントデータセットを収集し,60名の被験者からなる。特徴点の類似性を測定するための深い畳込みニューラルネットワークに基づく新しい特徴点記述子を提案した。記述子であるコンパクトで高識別性を持つ。単一登録テンプレートと多重登録テンプレートの融合の両方のための検証実験を行い,マッチング性能に及ぼす年齢と時間ギャップの影響を示した。芸術アルゴリズムの状態との比較実験により,提案した特徴点記述子の利点を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
