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J-GLOBAL ID：202002223876107108   整理番号：20A1186221

FYO:手掌,背側および手関節バイオメトリクスを用いた新しいマルチモーダル静脈データベース【JST・京大機械翻訳】

FYO: A Novel Multimodal Vein Database With Palmar, Dorsal and Wrist Biometrics

著者 (3件)： Toygar Onsen (Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Eastern Mediterranean University, Famagusta, Turkey) ,  Babalola Felix O. (Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Eastern Mediterranean University, Famagusta, Turkey) ,  Bitirim Yiltan (Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Eastern Mediterranean University, Famagusta, Turkey)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 82461-82470  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： マルチモーダルバイオメトリックシステムは,単一モードシステムと比較して防御として好ましい。本研究では,各著者の名前に特化した各レターを持つFYOと名付けたオープンアクセス多モード静脈データベースを紹介した。データベースは3つの生物学的特性を含む;同じ個人の手掌静脈,背静脈,および手首静脈は,これらの特性を用いて,多モード認証システムを作り出す領域における研究を調査し,強化する。FYOの静脈画像は,制御された環境において,医学的静脈ファインダを用いて得られる。既存の良く知られたデータベースと最先端の認識アルゴリズムとの差異を示すために比較を行った。二値化統計的画像特徴(BSIF),Gaborフィルタ,および指向性勾配(HOG)のヒストグラムのような手書き特徴抽出器を,静脈データセットの実行可能性を示すために適用した。さらに,深い学習に基づく畳込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを,静脈画像上の手掌,背側および手首の生体計測特性の決定レベル融合を用いた2つのモデルを用いて提案した。単一モードシステム,多モードシステム,および提案アーキテクチャを,手掌,背側および手首静脈画像を含むいくつかの静脈データセット上で試験した。著者らのFYOデータセット上の精度と計算時間に基づく実験結果は,Tongji Contacless Palm Veinデータベース,VERA,PUT,BadawiおよびBophorusハンド静脈データベースのような他のデータベースのものと競合出力を示した。さらに,3つの静脈バイオメトリック特性に関する提案したCNNアーキテクチャは,ハンド・クレーティング法と比較して優れた性能を示した。Copyright 2020 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： 生体計測 ,  *データベース ,  特徴抽出 ,  *静脈 ,  画像特性 ,  *多モード ,  ヒストグラム ,  単一モード ,  計算機アーキテクチャ ,  手関節 ,  *バイオメトリクス
準シソーラス用語： 手書き ,  Gaborフィルタ ,  認識アルゴリズム ,  二値化 , 【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 (6件)： 手掌 ,  手関節 ,  バイオメトリクス ,  マルチモーダル ,  静脈 ,  データベース