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J-GLOBAL ID：202102249243549443   整理番号：21A0028116

畳込みニューラルネットワークを用いた指紋変化分類【JST・京大機械翻訳】

Fingerprint Alteration Classification Using Convolutional Neural Network

著者 (7件)： Navid Shayekh Mohiuddin Ahmed (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Ritu Umme Kulsum (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Khandakar Nabiul Hoque (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Ananya Ishrat Jahan (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Shurid Shawan (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Mohammed Nabeel (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh) ,  Momen Sifat (Electrical and Computer Engineering Department, North South University, Dhaka, Bangladesh)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1294  ページ： 281-291  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 指紋の改変は,バイオメトリック認証のいくつかのモードが世界中で広く採用されているので,現代時代における主要な関心事となっている。しかし,マスクレード指紋の使用による複数のセキュリティ妥協が過去に報告されている。指紋を分類するためにいくつかの研究がなされてきたが,同定のためのロバストな方法がまだ待たれている。本研究では,SOCOfingデータセットにおいて与えられた指紋を分類するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を提案した。データセットの訓練セットを,いくつかのカスタム層と共にVGG-19から成るCNNアーキテクチャを用いてバランスし訓練した。これは不偏であり,99.57%の精度を達成した。不偏は,以前のアプローチと比較して,モデルをより良く一般化し,優れた予測を行うのを助ける。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *指紋 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  セキュリティ ,  バイオメトリクス
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 指紋 ,  変化 ,  分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  指紋 ,  分類