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J-GLOBAL ID：201802289734478027   整理番号：18A0445464

Biometrie活性認証検出【Powered by NICT】

Biometrie liveness authentication detection

著者 (3件)： Sundaran Sreejit (Computer Science and Engineering, Nehru College of Engineering and Research Centre, Thrissur, Kerala, India) ,  Antony Joycy K. (Computer Science and Engineering, Nehru College of Engineering and Research Centre, Thrissur, Kerala, India) ,  Vipin K (Information and Technology, Nehru College of Engineering and Research Centre, Thrissur, Kerala, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIECS  ページ： 1-3  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： 近年biometrie認証システムの使用の増加,偽指紋と虹彩検出は益々重要になってきた。バイオメトリクスは,物理的あるいは行動軌跡から誘導した一つ以上の信号に基づく標的応用のための信頼できる方法で被験者を識別することである,指紋,顔,虹彩,音声,パーム油,あるいは手書きサインである。バイオメトリック技術はいくつかの情報に基づく一般的なセキュリティ手法よりいくつかの利点がある。本論文では,虹彩と指紋活性検出のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてを行った。システムは活性検出競争で使用したデータ集合で評価した。異なるモデルの比較:自然画像に及ぼす前訓練と指の指紋画像を用いた微調整CNN,ランダム重みを持つCNN,および古典的局所二値パターン(LBP)アプローチ。は,予め訓練されたCNNをアーキテクチャあるいはハイパパラメータ選択の必要性と最先端技術レベルの結果を得ることができないことを示した。このモデルは,94%の全体的精度を有した。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： 軌跡 ,  計算機アーキテクチャ ,  パーム油 ,  *認証 ,  指紋 ,  バイオメトリクス ,  虹彩 ,  セキュリティ ,  モデリング
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  微調整 ,  指紋画像 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  手書き ,  被験者 ,  認証システム , 【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 (2件)： 活性 ,  認証