バイオメトリック手形状認識のためのニューラルネットワークの委員会の研究【JST・京大機械翻訳】

Faundez-Zanuy Marcos

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212661749522 整理番号：22P0328357

バイオメトリック手形状認識のためのニューラルネットワークの委員会の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of a committee of neural networks for biometric hand-geometry recognition

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,バイオメトリックパターン認識のためのニューラルネットワークの異なる委員会を研究した。同定と検証目的のための分類器としてニューラルネットワークを用いた。著者らは,ネットの委員会が,最良の性能を提供するニューラルネットワークをちょうどピックアップするマルチスタート初期化アルゴリズムと比較して,認識率を改善できることを示す。一方,同じ分類器を用いた識別と検証アプリケーションの間に強い相関がないことを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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