文献

J-GLOBAL ID：201802260508433335   整理番号：18A0408491

kinect歩行と顔biometrie同定のためのランクレベル融合【Powered by NICT】

Rank level fusion for kinect gait and face biometrie identification

著者 (3件)： Rahman Md Wasiur (Department of Computer Science, University of Calgary, Calgary, Alberta) ,  Zohra Fatema Tuz (Department of Computer Science, University of Calgary, Calgary, Alberta) ,  Gavrilova Marina L. (Department of Computer Science, University of Calgary, Calgary, Alberta)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-7  発行年： 2017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： マルチモーダルbiometrieシステムは資源・施設を確保するuneompromisedアクセスを確保する上で重要な役割を果たしている。なりすまし攻撃への回復力,ノイズの多いデータを扱うに向上した精度と能力,クラス内変動性とクラス間類似性は工業標準として受け入れられてマルチモーダルシステムをもたらした。ランクレベル融合を用いたKinect顔モダリティを用いたKinect歩行法を組み合わせた最初のマルチモーダルバイオメトリックシステムを提案した。両歩容と顔バイオメトリック識別子をKinectカメラから収集されるので,これは安価でバイオメトリック特徴を抽出する便利な方法を提供し,標準ビデオカメラとは対照的である。KINECT歩行様式では,骨格情報に基づいた新アプローチを提案するが,以前の方法は,識別性を欠くシルエットデータを使用した。歩行周期は,左右足首間の距離の計算した三連続局所最小値を用いて計算した。特徴距離ベクトルは各人の歩行周期,平均と特徴距離ベクトルの分散などのバイオメトリック特徴の抽出を可能にするに対して計算した。Kinect顔認識のために,H OG特徴に基づく新しい方法を開発した。H OG特徴を使用することの利点は,顔画像の勾配強度から適切な情報を抽出するためのそれらの能力である。,特徴マッチングアルゴリズムK最近傍は,両方の歩容と顔バイオメトリクスのための特徴分類に適用した。最後に,Borda計数およびロジスティック回帰分析がランクレベル融合で使用されている。法はBorda数で93.33%,Kinect歩行とKINECT EUROCOM顔データセットに関するロジスティック回帰法に対して96.67%の精度を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイオメトリクス ,  顔画像 ,  雑音 ,  類似性 ,  *歩行 ,  歩容 ,  足首 ,  カメラ ,  多モード ,  ベクトル ,  ビデオカメラ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 歩行周期 ,  モダリティ ,  Kinect ,  なりすまし攻撃 , 【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 (5件)： Kinect ,  歩行 ,  顔 ,  同定 ,  融合