文献

J-GLOBAL ID：202102237266102117   整理番号：21A0069777

大きな面内回転を持つ2段階畳込みネットワークに基づくPamlsアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Pamls Alignment Based On Two-Stage Convolutional Network with a Large in-Plane Rotation

著者 (6件)： Li Xiaoli (Xi’an Jiaotong University,School of Software Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Yang Yang (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Yang Wentao (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Zhang Guobin (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Cui Wenting (Xi’an Jiaotong University,Institute of Artificial Intelligence and Robotics,Xi’an,China,710049) ,  Du Shaoyi (Xi’an Jiaotong University,Institute of Artificial Intelligence and Robotics,Xi’an,China,710049)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 1175-1180  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： パームアラインメントは,制御されていない環境における掌紋認識のための重要な仕事である。多くの方法が,アラインメントを達成するために進展した。しかし,それらのほとんどは,手が大きな面内回転を持つとき,アラインメント初期化を満足できない手掌の角度を無視した。本論文では,2段階畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアフィン変換法による手掌アラインメントを提案した。基本的アイデアは,目標手掌を同じ角度カテゴリーに回転させることであり,次のアフィン登録は,始めに大きいマッチング誤差を持つ。ステージIでは,与えられたターゲットパームを2つの角度カテゴリに分類した。ステージIIにおいて,アップサイドダウンパームは最初に180度回転して,次に,アフィンアラインメントを達成するために,次の特徴抽出ネットワーク,特徴マッチング層および回帰ネットワークに入力した。実験結果は,著者らの方法の有効性を証明した。Copyright 2021 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： *アラインメント ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  アブラヤシ ,  有効性 ,  アフィン変換
準シソーラス用語： 掌紋 ,  特徴マッチング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 段階 ,  畳込み ,  アラインメント