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J-GLOBAL ID：201902237411649079   整理番号：19A0487836

局所表面変動に基づく3D耳正規化と認識【JST・京大機械翻訳】

3D Ear Normalization and Recognition Based on Local Surface Variation

著者 (5件)： Zhang Yi (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Mu Zhichun (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Yuan Li (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Zeng Hui (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Chen Long (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 1  ページ： 104  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどの既存のICP(Iterative Closet Point)に基づく3D耳認識手法は,3D耳モデルに適合するために,粗から微細なICPアルゴリズムに頼っている。このようなアプローチにより,ギャラリープローブ対は,いくつかの局所特徴点に基づいて粗く整列し,次に元の耳点雲を用いて細かく整合させた。しかしながら,そのようなアプローチは,粗く分割された耳データにおけるすべての点が認識に積極的な寄与をするという事実を無視している。このように,多くの冗長で雑音のあるデータを含む粗く分割された耳データは,認識シナリオに不整合をもたらす可能性がある。さらに,微細なICPマッチングは,局所的特徴の制約なしに,局所最小値に容易にトラップできる。本論文では,これらの問題に対処するために,効率的で完全に自動的な3D耳認識システムを提案した。このシステムは,局所的特徴を持つ3D耳表面を記述し,それは表面の凹形および凸形領域に応答する局所表面変動(LSV)である。離散的キーポイントを抽出するために使用される代わりに,LSV記述子を用いて,冗長性平坦な非耳データを除去して,正規化されて,洗練された耳データを得た。認識の段階において,局所表面変化(ICP-LSV)アルゴリズムを用いた一段階修正反復最近接点だけを提案した。それは,マッチング精度と計算効率の両方を強化するために,耳認識の手順に付加的局所特徴情報を提供した。InterXeon W3550,3.07GHz作業ステーション(DEL T3500,北京,中国)において,著者らは,本論文で概説した方法を用いて,0.10sにおいてギャラリー耳を有する耳と一致する2.32sにおけるプローブ耳からの特徴を抽出することができた。提案したアルゴリズムは,2003年から2005年の間に,Notre Dame Biometric Database(UND-J2,Notre Dame大学,南Bend)のCollection J2において,中国科学研究所(CASIA-3D FaceV1,CASIA,2004)および98.55%で100%のランク1認識率を達成した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  バイオメトリクス ,  凹形 ,  雑音 ,  マッチング ,  凸形 ,  冗長性 ,  プローブ ,  アルゴリズム ,  不整合 ,  *正規化
準シソーラス用語： 認識率 ,  北京市 ,  計算効率 ,  局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオメトリクス ,  3D耳認識 ,  ICPアルゴリズム ,  表面変動 ,  耳の正規化

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (35件)：

• Jain, A.; Flynn, P.; Ross, A.A. Handbook of Biometrics; Springer Science & Business Media: Berlin, Germany, 2007; pp. 131-150.
• Yuan, L.; Mu, Z.; Xu, Z. Using Ear Biometrics for Personal Recognition. Advances in Biometric Person Authentication; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2005; pp. 221-228.
• Yuan, L.; Mu, Z.C. Ear recognition based on local information fusion. Pattern Recognit. Lett. 2012, 33, 182-190.
• Zhang, B.; Mu, Z.; Li, C.; Zeng, H. Robust classification for occluded ear via Gabor scale feature-based non-negative sparse representation. Opt. Eng. 2014, 53, 061702.
• Zhang, L.; Ding, Z.; Li, H.; Shen, Y. 3D ear identification based on sparse representation. PLoS ONE 2014, 9, e95506.

タイトルに関連する用語 (3件)： 3D ,  耳 ,  正規化