指静脈認識のための畳込みブロック注意モジュールを持つ畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zhang Zhongxia; Wang Mingwen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217833289768 整理番号：22P0289285

指静脈認識のための畳込みブロック注意モジュールを持つ畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network with Convolutional Block Attention Module for Finger Vein Recognition

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14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)

畳込みニューラルネットワークは,それらの強力な画像特徴表現のため,指静脈認識の分野における一般的研究になった。しかし,ほとんどの研究者はCNN深さと幅を増加させることによってネットワークの性能を改善することに焦点を合わせ,それはしばしば高い計算努力を必要とする。さらに,異なるチャネルにおける画素の重要性が異なるだけでなく,同じチャネルの異なる位置における画素の重要性も異なることを示した。計算努力を減らし,画素の異なる重要性を考慮するために,著者らは,指静脈認識のための畳込みブロック注意モジュール(CBAM)を有する軽量畳込みニューラルネットワークを提案して,それは注意機構を通して視覚構造のより正確な捕捉を達成することができた。最初に,画像シーケンスを,視覚特徴を改善するために設計した軽量畳込みニューラルネットワークに供給した。その後,畳込みブロック注意モジュールの助けを借りて,適応的方法で特徴重みを割り当てることを学習する。実験は,2つの公的に利用可能なデータベース上で実行して,結果は,提案方法がマルチモーダル指認識において安定,高精度,およびロバスト性能を達成することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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