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J-GLOBAL ID：202102244818997545   整理番号：21A0445639

静脈ベースのバイオメトリック認識のためのファジィライダー最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Rider Optimization Algorithm for vein-based biometric recognition

著者 (2件)： Verma Dipti (Vishwavidyalaya Engineering College, Lakhanpur,CSVTU,Department of CSE,Bhilai,C.G,INDIA) ,  Arora Ankit (Vishwavidyalaya Engineering College, Lakhanpur,CSVTU,Department of CSE,Bhilai,C.G,INDIA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISS  ページ： 257-264  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： 計量認識システムは,その行動または生理学的特性から特性ベクトルを用いて自動的に人を識別するための重要な役割を果たす。近年,静脈画像に基づく認識システムは,容易かつ有望なバイオメトリック技術である。ベイン認識は,人物の同定のための手,手掌および指画像のような様々な様式を用いる。本論文は,ライダーベースのスコアレベル融合法を用いた静脈ベースのバイオメトリック認識のためのモデルを紹介する。開発した方法は,前処理,静脈抽出,特徴抽出およびバイオメトリック認識の4段階を含む。第一段階は,前処理段階に指,手掌のような訓練画像を入力することである。前処理レベルにおいて,ノイズを入力画像から除去して,関心領域(ROI)抽出も,近傍探索方法に基づく前処理モジュールにおいて実行した。その後,静脈をホロエントロピー,画像の enlighten,および円形平均化フィルタを用いて各モダリティに対して抽出した。静脈抽出の後,特徴を得て,次に,エントロピーベースのユークリッド距離(EED)をスコアレベル融合のために開発した。最後に,バイオメトリック同定を,提案したファジィRider最適化アルゴリズム(ファジィROA)に基づいて実行した。提案したファジィROAは,ファジー論理とRider最適化アルゴリズム(ROA)を結合することによって新しく設計した。False Rejection比(FRR),False Acceptance比(FAR),および精度のような性能計量を分析し,次に他の方法と比較した。開発した方法の評価は,それぞれ,最大精度90.19%,最小FARおよびFRR10.09%および0.87%を達成した。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： エントロピー ,  雑音 ,  フィルタ ,  *最適化手法 ,  前処理 ,  特徴抽出 ,  *静脈 ,  固有ベクトル ,  曖昧さ ,  ファジィ論理 ,  近傍探索法 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  モダリティ ,  Euclid距離 ,  関心領域 , 【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)： 静脈 ,  メトリック ,  ファジィ ,  ライダー ,  最適化アルゴリズム