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J-GLOBAL ID：201802266685612801   整理番号：18A0444178

コンピュータバイオメトリック研究のための掌紋画像のセグメンテーション【Powered by NICT】

Computer assisted segmentation of palmprint images for biometric research

著者 (6件)： Yaacob Roszaharah (School of Health Sciences, Health Campus, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kelantan, Malaysia) ,  Pritam Helmi Mohd Hadi (School of Health Sciences, Health Campus, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kelantan, Malaysia) ,  Hassan Nik Fakhuruddin Nik (School of Health Sciences, Health Campus, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kelantan, Malaysia) ,  Ooi Chok Dong (School of Electrical & Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300 Nibong Tebal, Penang, Malaysia) ,  Ibrahim Haidi (School of Electrical & Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300 Nibong Tebal, Penang, Malaysia) ,  Othman Puwira Jaya (Fingerprint Department, Royal Malaysia Police Headquarter, Bukit Aman, 50560 Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSCE  ページ： 273-277  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： なって一般的な生体認証モダリティの一つは,掌紋である。生体認証モダリティは情報が豊富であり,特徴点,リッジ,しわおよびしわのような。本研究チームであるバイオメトリック同定のためのしわを調べるために興味を持っている。本研究で掌紋画像は,商業的に利用可能な消費者スキャナを用いて捕捉した。各掌紋画像に対して,掌紋画像上に二つの正方形の領域は,バイオメトリック同定目的のために抽出した。領域の一つは,hyperthenar領域からであり,もう一つは交差指形領域からのものである。手のミスアラインメントのために,これらの領域の抽出のプロセスは面倒で時間がかかる。そこで本論文では,抽出プロセスを単純化するために提案されている計算機支援法。ユーザは掌紋画像上の二点をマークする必要があるだけであった。これらの点に基づいて,掌紋画像を整列すると,これらの二領域を自動的に抽出した。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： 簡素化 ,  消費者 ,  計算機械 ,  走査装置 ,  *セグメンテーション ,  不整合 ,  バイオメトリクス ,  *画像
準シソーラス用語： 特徴点 ,  モダリティ ,  *掌紋 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 研究 ,  掌紋 ,  セグメンテーション