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J-GLOBAL ID：202202226948476059   整理番号：22A1139912

GA-SVMモデルに基づく虹彩品質評価手法【JST・京大機械翻訳】

Iris Quality Evaluation Method Based on GA-SVM Model

著者 (5件)： Wu Zukang (吉林大学 計算机科学与技術学院,長春 130012;吉林大学 符号計算与知識工程教育部重点実験室,長春 130012) ,  Zhu Xiaodong (吉林大学 計算机科学与技術学院,長春 130012;吉林大学 符号計算与知識工程教育部重点実験室,長春 130012) ,  Liu Yuanning (吉林大学 計算机科学与技術学院,長春 130012;吉林大学 符号計算与知識工程教育部重点実験室,長春 130012) ,  Wang Chaoqun (吉林大学 符号計算与知識工程教育部重点実験室,長春 130012;吉林大学 軟件学院,長春 130012) ,  Zhou Zhiyong (吉林大学 計算机科学与技術学院,長春 130012;吉林大学 符号計算与知識工程教育部重点実験室,長春 130012)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 60  号： 1  ページ： 89-98  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1548A  ISSN： 1671-5489  CODEN： JDXLAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 虹彩画像品質評価において,適切な評価因子を選択し,評価因子の計算量を減少させ,評価因子を効果的に融合するなどの問題を,如何にして,評価した。遺伝的アルゴリズム-サポートベクトルマシン(GA-SVM)モデルとマルチ測度評価指標に基づく虹彩画質評価法を提案した。最初に,虹彩画像の鮮明度品質を評価し,ぼやけ画像を粗く除去した。次に,4つの評価指数を選択して,GA-SVMモデルを採用して,虹彩の画質を総合的に評価するために,評価指標の値を融合した。最後に,この方法を吉林大学第6世代虹彩データベースで検証し,他の古典的評価法と比較した。実験結果は,この方式が虹彩の生存率を向上して,より良い認識精度を達成して,システムの操作速度を向上することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  システム ,  データベース ,  評価 ,  *虹彩 ,  画質 ,  計算量 ,  生存率 ,  医用画像 ,  可視度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *品質評価 ,  画質評価 ,  評価指標 ,  虹彩画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  虹彩 ,  評価手法