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J-GLOBAL ID:202202226110262089   整理番号:22A0913930

マルチコード筋電図ベースの検証と同定バイオメトリックスのスコア,ランク,および決定レベル融合戦略【JST・京大機械翻訳】

Score, Rank, and Decision-Level Fusion Strategies of Multicode Electromyogram-Based Verification and Identification Biometrics
著者 (3件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 1068-1079  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1135A  ISSN: 2168-2194  CODEN: IJBHA9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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バイオメトリック研究における最近の進展は,現在のバイオメトリック特性におけるいくつかの重要な限界に対処する潜在的無料解として表面筋電図(sEMG)を確立した。sEMG信号の性質は,ユニークなデュアルモードセキュリティを提供する:sEMGsは,個人特有の特性(計量書)を持ち,ユーザは,パスコードのようにジェスチャをカスタム化および変更できる。そのようなセキュリティは,セキュリティをさらに強化するためにコード配列(マルチコード)の使用も促進する。本研究では,3レベルの融合,スコア,ランク,および決定を,2つのバイオメトリックアプリケーション,検証および同定のために調査した。本研究は,16の手/指ジェスチャーを実行する24人の被験者を含み,様々なコード長を有するコード配列を生成した。検証と同定システムの性能を,マルチコードsEMGバイオメトリックシステムのための最良の融合方式と望ましいパラメータ値を決定するために,様々な符号長(M:1-6)とランク(K:1-4)に対して分析した。結果は,加重大多数投票を用いた決定レベル融合スキームが,M=4のとき,検証システムに対して0.6%の平均等価誤り率をもたらすことを示した。同定システムに対して,Weibull分布フィッティングに基づくスコア正規化によるスコアレベル融合スキームは,K=2とM=4の組合せを用いて,0.01%の最小偽拒絶率と4.7%の偽受容率をもたらした。また,結果は,パラメータMとKが,最適性能を容易にするためにデータベースの利用者の数に基づいて調整できることを示唆した。要約すると,マルチコードsEMGバイオメトリックシステムを開発し,個人の個別化コードとバイオメトリック特性に基づく改良デュアルモードセキュリティを提供し,セキュリティと柔軟性を強化した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理  ,  生体遠隔測定  ,  医用情報処理 

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