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J-GLOBAL ID：202002265692442675   整理番号：20A2621890

K平均アルゴリズムと人工ニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーションによる虹彩検出と認識【JST・京大機械翻訳】

Iris Detection and Recognition by Image Segmentation Using K-Means Algorithm and Artificial Neural Network

著者 (2件)： Alabdullah Firas Yaqoob Yousif (Altinbas Univeristy,Department of information technology,Istanbul,Turkey) ,  ibrahim Abdullahi Abdu (Altinbas Univeristy,Department of information technology,Istanbul,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISMSIT  ページ： 1-4  発行年： 2020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： セグメンテーションは,Iris認識プロセスにおける最も複雑で時間信頼性のステップの1つである。ニューラルネットワークに沿った強力で速いk-平均アルゴリズムを使用して,このアルゴリズムは,高精度だけでなく,時間と計算負荷の大きな減少によって,眼の画像の中でIrisを分離して,分割の後の特性の抽出が実行できるかどうかを決定することができる。このように,IRIS認識を強化し,他のBiometricsを含むように拡張できる。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： *アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  *ニューラルネットワーク ,  *虹彩
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  計算負荷 ,  高精度 , 【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)： 平均 ,  アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  画像セグメンテーション ,  虹彩