文献
J-GLOBAL ID:201902225772620205   整理番号:19A1603070

高速で正確な網膜同定システム:網膜血液血管系ランドマークの使用【JST・京大機械翻訳】

Fast and Accurate Retinal Identification System: Using Retinal Blood Vasculature Landmarks
著者 (5件):
資料名:
巻: 15  号:ページ: 4099-4110  発行年: 2019年 
JST資料番号: W1434A  ISSN: 1551-3203  CODEN: ITIICH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
自動化技術の拡大とアイデンティティの増加リスクは,自動同定システムの大きな必要性に重点を置いた。人間の生理学における変化に対する高い認識精度とロバスト性のために,網膜生体計測識別システムはこの研究分野において多くの注目を集めている。本論文では,マルチサンプルデータセットのための自動高速で正確な網膜同定システムを提案することを目的とした。提案した手法は,厚い/薄い血管間のウェーブレット応答の差を効果的にバランスさせるために,厚い/薄い血管を分割するためのハイブリッドセグメンテーション技術を用いる。その結果,認識精度が向上した。主成分分析に基づく特徴処理手法を,多数の血管特徴の次元を効率的に低減するために提案した。それは,計算時間を著しく減少させ,網膜同定システムにおけるマッチングプロセスを加速する。提案した技術は,DRIVE,STARE,VARIA,RIDB,HRF,Messidor,DIARETDB0,および著者らによって作成された主題データベース当たりの大規模マルチサンプルについて検証された。Chen(Shanghai Jiao Tong大学付属第16病院)によって提供された画像を用いた。実験結果は,提案した手法が他の既存技術より優れていることを実証した。セグメンテーションは,すべてのこれらのデータベース上で99.40%の認識率で99.65%の全体精度を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
電力系統一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る