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J-GLOBAL ID：202002249375792209   整理番号：20A1384817

密接続畳込みネットワークに基づく小面積指紋識別法【JST・京大機械翻訳】

Small-Size Fingerprint Recognition Method Based on Densely Connected Convolutional Network

著者 (3件)： Chen Wenyan (西安科技大学 電气与控制工程学院,西安,710054) ,  Fan Wenbo (西安科技大学 電气与控制工程学院,西安,710054) ,  Yang Junyu (西安科技大学 電气与控制工程学院,西安,710054)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 10  ページ： 134-140  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 詳細特徴点に基づく従来の指紋識別方法の小面積指紋識別における認識率が著しく低下するという問題に対して、密集連結畳込みネットワークに基づく小面積指紋識別方法を提案した。指紋原図の画像強調処理を行い、密集接続畳込みネットワークの特徴再利用の利点を利用して、指紋特徴を抽出する深さ学習モデルを作り、二値特徴を訓練モデルに導入し、指紋画像の二値特徴と特徴ベクトルに基づいて小面積指紋の登録と識別を実現した。実験結果は,提案した方式が,自動構築データセットで98.57%の正しい認識率を達成し,詳細特徴点に基づく従来の指紋認識法よりも高く,スマート移動端末のアプリケーション要求を基本的に満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  学習モデル ,  *ネットワーク ,  *指紋認識 ,  応用プログラム ,  *指紋 ,  画像強調 ,  再利用 ,  携帯端末
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  認識率 ,  特徴点 ,  指紋画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  面積 ,  指紋識別