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J-GLOBAL ID：202202231564648272   整理番号：22A0689240

機械学習アルゴリズムによる音声ベースのバイオメトリックデータの特徴ベース分類【JST・京大機械翻訳】

Feature based classification of voice based biometric data through Machine learning algorithm

著者 (3件)： Shakil Samiya (Amity University, India) ,  Arora Deepak (Amity University, India) ,  Zaidi Taskeen (Shri Ramswaroop Memorial University, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 51  号： P1  ページ： 240-247  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータの時代と人工知能の成長において,バイオメトリック同定の必要条件と必要性は迅速な方法で増加する。ディジタル化および最近のパンデミック危機は,バイオメトリック同定で満たされる認定された同定を必要とするためのブーストを与える。本論文では,データマイニングツールWEKA上で展開され,評価される選択されたバイオメトリックデータセット上の機械学習アルゴリズムREPTreeの同定精度をチェックするという同じ概念に焦点を当てた。著者らのターゲットは,与えられたサンプルデータを目標変数値,すなわちオスメスに正確に分類するために,95パーセント以上に達することである。選択されたアルゴリズムREPTreeは,C4.5および決定木アルゴリズムと同じ概念で働く一種の決定木分類アルゴリズムであり,両方の種類の出力,すなわち,離散的および連続的生成の特殊性を有する。アルゴリズムの選択は,より高い精度の達成に利点を与え,また,データセットの選択は,いくつかの次元縮小フィルタによるデータのいくつかの必要な修正と前処理によって容易になった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  フィルタ ,  分類 ,  前処理 ,  精度 ,  人工知能 ,  ディシジョンツリー ,  計算機アルゴリズム ,  必要条件 ,  同定 ,  次元縮小 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  ディジタル化 ,  特異性 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 予測 ,  バイオメトリックデータ ,  音声サンプル ,  男性 ,  女性 ,  コスト複雑性 pruning定(CCP) ,  次元縮小

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習アルゴリズム ,  音声 ,  分類