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J-GLOBAL ID：202202222486285303   整理番号：22A0969632

ハイブリッドLCNN-Salpスウォーム最適化を用いたE-Proctoringのためのマルチモーダルバイオメトリック融合ベースの連続ユーザ認証【JST・京大機械翻訳】

Multi-modal biometric fusion based continuous user authentication for E-proctoring using hybrid LCNN-Salp swarm optimization

著者 (2件)： Purohit Himanshu (EEE Department, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Pilani, Rajasthan, India) ,  Ajmera Pawan K. (EEE Department, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Pilani, Rajasthan, India)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 25  号： 2  ページ： 827-846  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Covid 19では,情報検索プロセスに対する大きな課題として,従業員または人間が大流行している。他方では,メモリベースのシステムアクセス認証は,特にデータセキュリティと顧客プライバシーが重要な,ライブアプリケーションに対して,より好まれて,より好ましかった。マルチモーダル認証は,ユーザ認証分野における高精度と改善されたセキュリティを有する単峰性プロセスを凌駕した。マルチモーダルバイオメトリック検証は,互換性のあるアプリケーションのためのマルチモーダルバイオメトリック融合ベースのライブトラッキングのリアルタイム実行のために,キーストローク,虹彩,音声,顔などのユーザ属性を含む。本研究では,評価プロセス(CBUA-OE)のライブオンライン認証である,パンデミック時間の新しい課題のための効率的な連続バイオメトリックユーザ認証システムを提案した。提案したCBUA-OEシステムは,ライブプロケータリングに関連する課題に対処し,実時間実装,認証システムの展開と互換性がある。修正クォー最適化アルゴリズムとCUBA-OEの最適特徴融合アルゴリズムは,他の現代の方法よりエッジを与えて,よりロバストになった。認証の現代形式では,分類段階がシステムの全体の結果に影響し,また,モデルの性能がデータセットの変化する品質の因子である。対照的に,ハイブリッドLCNN-Salpスウォーム最適化ベース分類器は,連続ユーザ認証においてより効率的で一貫性がある。ここでは,提案したハイブリッドLCNN-Salpスウォーム最適化分類器の性能を,異なる標準データセットで解析した。結果を,精度,再現,およびF測度に関する既存の最先端の分類器と比較した。この投影作業は,ユーザビリティ因子およびスケーラビリティをライブトラッキングシステムに対して,新しいものである。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  *最適化 ,  測度 ,  互換性 ,  虹彩 ,  顔 ,  実時間処理 ,  応用プログラム ,  *利用者 ,  *多モード ,  *スウォーム ,  検証 ,  ロバスト性 ,  *認証
準シソーラス用語： *利用者認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイオメトリックシステム ,  修正Wolf最適化 ,  最適特徴融合 ,  LCNN

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： スウォーム ,  最適化 ,  融合 ,  ユーザ認証