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J-GLOBAL ID：202002243711481716   整理番号：20A1899194

幾何学的および累帯法を用いた著者の同定のための大域および局所特徴の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of global and local features for author’s identification by using geometrical and zoning methods

著者 (6件)： Jalil I E A (Computational Intelligence and Technologies Lab, Centre for Advanced Computing Technology, Fakulti Teknologi Maklumat Dan Komunikasi (FTMK), Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM), 76100, Melaka, Malaysia.) ,  Shamsuddin S M (Universiti Teknologi Malaysia (UTM), Skudai, 81300, Johor Bahru, Malaysia.) ,  Muda A K (Computational Intelligence and Technologies Lab, Centre for Advanced Computing Technology, Fakulti Teknologi Maklumat Dan Komunikasi (FTMK), Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM), 76100, Melaka, Malaysia.) ,  Azmi M S (Computational Intelligence and Technologies Lab, Centre for Advanced Computing Technology, Fakulti Teknologi Maklumat Dan Komunikasi (FTMK), Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM), 76100, Melaka, Malaysia.) ,  Hasan S (Universiti Teknologi Malaysia (UTM), Skudai, 81300, Johor Bahru, Malaysia.) ,  Ahmad S (Computational Intelligence and Technologies Lab, Centre for Advanced Computing Technology, Fakulti Teknologi Maklumat Dan Komunikasi (FTMK), Universiti Teknikal Malaysia Melaka (UTeM), 76100, Melaka, Malaysia.)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1502  号： 1  ページ： 012049 (9pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 法医学調査における著者の手書き画像の同定解析は,今なお,この現在の大きなデータ時代における重要な研究領域である。画像特徴抽出は,データの高次元の課題につながる。特徴抽出のプロセスは著者の同定における最も重要なプロセスである。画像を表現する最良の方法を選択することが重要である。本研究では,2つの特徴抽出法,すなわち,それぞれ,グローバルおよび局所特徴を構成する,より高いOrder Moment Invariant(HUMI)およびEdgeベースの方向性(ED)法を比較した。離散化の付加的プロセスは,訓練と試験段階の前に実行して,分類装置モデルの一般化特性を表した。このプロセスは,離散化された局所特徴が99.95%の精度で,離散化された大域的特徴よりわずかに優れている99.95%の精度率を達成した両方の方法に対して,より良好な性能精度を誘導した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  *特徴抽出 ,  法医学 ,  高次元
準シソーラス用語： 手書き ,  離散化 ,  *局所特徴 ,  画像特徴抽出 , 【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)： 幾何学 ,  著者 ,  同定 ,  局所特徴