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J-GLOBAL ID：202002228047461549   整理番号：20A2319850

指紋ランダムフォレストと最大エントロピー法による人格を有する子供の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Children with Personality Through Fingerprint Random Forest And Maximum Entropy Method

著者 (3件)： Arianda Jannata (Telkom University,School Of Electrical Engineering,Indonesia) ,  Dirgantoro Burhanuddin (Telkom University,School Of Electrical Engineering,Indonesia) ,  Setianingsih Casi (Telkom University,School Of Electrical Engineering,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICAMIMIA  ページ： 7-12  発行年： 2019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： あらゆる子供は,誕生から知ることができる人格と学習スタイルを持ち,現在,指紋パターンを分析することによって最新の方法を発見した。人間の指紋は,同じ指紋パターンを持たないので,非常にユニークな特性である。いくつかのものは,指紋パターンが人の特性に関連することを学んだ。次に,特徴抽出のための灰色共起行列(GLCM)を用いた指紋パターンに基づく人物特性システムの設計と議論を議論し,ランダムフォレストと最大エントロピー法に分類した。本研究におけるデータセットは,7歳から8歳までの年齢で,小学校児童に直接取り入れた。子供の人格と学習スタイルを発見するために,指紋パターンを,中央指,リング指,およびインキで撮影した小指に関して採取した。この場合,クラスは3つのループ,Whorl,およびArchに分割され,その実験から,最良の精度結果を持つ123の学生データまたはデータセットはランダムフォレスト法を用いて得られた95%であり,一方,最大エントロピー法は44%の精度を得るだけであった。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： 児童 ,  特徴抽出 ,  インク ,  子供 ,  *指紋 ,  最大エントロピー法
準シソーラス用語： 共起行列 ,  小指 ,  *ランダムフォレスト ,  同時生起行列 , 【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 (5件)： 指紋 ,  ランダムフォレスト ,  最大エントロピー法 ,  人格 ,  子供