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J-GLOBAL ID：202202213775269365   整理番号：22A0981051

手掌と背側手静脈の融合を用いたヒト認証のためのマルチモーダル技術【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Technique for Human Authentication Using Fusion of Palm and Dorsal Hand Veins

著者 (3件)： Ahmed Mona A. (Faculty of Computer and Information Sciences, Computer Science Department, Ain Shams University, Cairo, Egypt) ,  Roushdy Mohamed (Faculty of Computer and Information Technology, Computer Science Department, Future University, New Cairo, Egypt) ,  Salem Abdel-Badeeh M. (Faculty of Computer and Information Sciences, Computer Science Department, Ain Shams University, Cairo, Egypt)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 270  ページ： 63-78  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  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： マルチモーダルバイオメトリックシステムは,高い認識精度を達成するために広く使用されている。本論文では,手掌と後手静脈パターンの融合により人間を認証するためのインテリジェント技法を用いた新しいマルチモーダルバイオメトリックシステムを提示した。手掌および後手静脈画像から関心領域(ROI)を抽出するための画像解析技術を開発した。ROIを抽出した後,著者らは,静脈画像を強化するために,ホモモルフィック,メジアンフィルター,Wienerフィルタおよびコントラスト制限適応ヒストグラム等化(CLAHE)を用いて,手掌および後手静脈画像を改善するために,一連の前処理段階を設計した。著者らのスマート技術は,次の知的アルゴリズム,すなわち,それに基づく;特徴抽出のための主成分分析(PCA)アルゴリズムおよびマッチング操作のためのk-Nearest近傍(K-NN)分類装置。選択したデータベースは,CASIA Multi-Spectral Palmprint Image Database V1.0とBosphorus Hand Veinデータベースであった。両バイオメトリック形質の融合に対する達成された結果は,正確な認識率(CRR)がFAlse Reject Rate(FRR)2.4%で97.6%であった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  コントラスト ,  システム ,  データベース ,  分類装置 ,  特徴抽出 ,  *静脈 ,  ヒト ,  範囲 ,  画像 ,  画像分析 ,  *多モード ,  主成分分析 ,  メディアンフィルタ ,  *認証
準シソーラス用語： 関心領域 ,  バイオメトリックシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオメトリックシステム ,  パターン認識 ,  知的コンピューティング ,  画像処理 ,  機械学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 手掌 ,  静脈 ,  融合 ,  ヒト ,  認証 ,  マルチモーダル