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J-GLOBAL ID：201902266142230874   整理番号：19A0273908

テクスチャ特徴を最適化する手背静脈認識システム【JST・京大機械翻訳】

Dorsal hand vein recognition system based on optimized texture features

著者 (6件)： Liu Fu (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,長春130022;吉林大学通信工程学院,長春130022) ,  Zong Yuxuan (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,長春130022;吉林大学通信工程学院,長春130022) ,  Kang Bing (吉林大学通信工程学院,長春,130022) ,  Zhang Yimeng (謝菲爾徳大学,電子与電气工程系,謝菲爾徳,英国S10 2TN) ,  Lin Caixia (海南大学信息科学与技術学院,海口,570228) ,  Zhao Hongwei (吉林大学計算机科学与技術学院,長春,130012)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 48  号： 6  ページ： 1844-1850  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 手背静脈のテクスチャ特徴を効果的に抽出するために,認識マッチングを行い,Gaborカーネルテクスチャ特徴を最適化する手背静脈認識システムを提案した。まず、手背静脈採集装置を用いて静脈画像を採集する。次に,3層Haarウェーブレット分解を,手背静脈画像前処理後に行い,次に,異なるスケールと方向のGaborカーネルを用いて,低周波数サブバンド画像のテクスチャ特徴を抽出し,次に,主成分分析(PCA)を用いて,テクスチャ特徴の次元縮小を行った。最後に,ユークリッド距離に基づく最近傍分類装置を用いて認識を行った。本論文では、収集装置により、高品質の吉林大学手背静脈画像データベースを構築し、その上で、このシステムに対して性能テストを行った。全体の実験結果は,この手の背静脈認識システムが,特徴の認識速度を効果的に改善でき,98.5%の認識精度を達成でき,応用の見込みがあることを示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *静脈 ,  マッチング ,  画像 ,  分類装置 ,  LF【周波数】 ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 認識精度 ,  高品質 ,  Euclid距離 ,  サブバンド ,  *手背 ,  *テクスチャ特徴 , 【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 (4件)： テクスチャ特徴 ,  最適化 ,  手背 ,  静脈