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J-GLOBAL ID:201802288107525314   整理番号:18A0376324

教師なしスパース性学習に基づく手Dorsa Vein画像を用いた性別属性マイニング

Gender Attribute Mining with Hand-Dorsa Vein Image Based on Unsupervised Sparse Feature Learning
著者 (3件):
資料名:
巻: E101.D  号:ページ: 257-260(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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新しい柔らかい生体特徴である手Dorsa Vein情報を用いた性別分類が,提案した教師なしスパース性学習モデルにより解決され,最先端精度が提案モデルの有効性を示す。さらに,提案のデータ再構成モデルは,年齢の異なる包括的データベースにアクセス可能な時の年齢推定にも適用可能であると,筆者らは主張している。(翻訳著者抄録)
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著者キーワード (3件):
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  データベースシステム 
引用文献 (14件):

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