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J-GLOBAL ID：201902267356413593   整理番号：19A0527393

熱および可視画像融合は耳認識を改善できるか?【JST・京大機械翻訳】

Can thermal and visible image fusion improves ear recognition?

著者 (3件)： Ariffin Syed Mohd Zahid Syed Zainal (Faculty of Computer and Mathematical Sciences, UniversitiTeknologi MARA, Shah Alam, Malaysia) ,  Jamil Nursuriati (Faculty of Computer and Mathematical Sciences, UniversitiTeknologi MARA, Shah Alam, Malaysia) ,  Rahman Puteri Norhashimah Megat Abdul (Faculty of Computer and Mathematical Sciences, UniversitiTeknologi MARA Perak (Tapah Campus), Tapah, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIT  ページ： 780-784  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： 本論文は,熱と可視画像融合が照明変化を与えられた耳認識を改善するかどうかを研究することを意図した。5つの融合法,すなわち,単純平均,平均離散ウェーブレット変換(DWT),最適化DWTおよび加重DWTを試験した。実験は,DIAST可変性照明熱および可視化画像データセットを用いて行った。2つの実験を行った。第一の実験は,三つの異なる照明条件(すなわち暗,平均および明照明)を用いて画像を用いて行ったが,第二の実験は平均および明るく照明された画像のみを考慮した。評価は,特徴が配向勾配(HOG)のヒストグラムに基づいて抽出された耳認識精度に基づいて行われたが,サポートベクトルマシン(SVM)は分類装置として使用された。実験1では,熱画像は96.36%の認識率で最も良く機能したが,可視画像は62.73%の精度で最低であった。実験2において,すべての3つのDWT融合は95.45%の精度を記録し,熱画像(94.55%)を上回り,一方,可視画像は90.00%の認識率でまだ最低であった。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： 最適化 ,  可視化 ,  熱画像 ,  *画像 ,  照明条件 ,  照明 ,  ヒストグラム ,  サポートベクトルマシン ,  分類装置
準シソーラス用語： 認識率 ,  認識精度 ,  画像データ ,  加重 ,  離散ウェーブレット変換 ,  *可視画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 可視画像 ,  融合 ,  耳