文献

J-GLOBAL ID：202202234192410247   整理番号：22A0479009

指ナックル印刷と指爪の異なるレベル融合に基づく深層学習アプローチを用いたバイオメトリック認証【JST・京大機械翻訳】

Biometric authentication using a deep learning approach based on different level fusion of finger knuckle print and fingernail

著者 (2件)： Heidari Hadis (Department of Computer Engineering and Information Technology, Razi University, Kermanshah, Iran) ,  Chalechale Abdolah (Department of Computer Engineering and Information Technology, Razi University, Kermanshah, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 191  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本論文では,手背特性に基づく人間認証のための深層学習法を示した。提案方法は,リング,中間およびインデックスフィンガーから抽出した指爪(FN)および指のknkle印刷(FKP)を使用する。提案手法は,手の皮膚検出,雑音除去法,および指 kと指爪の両方の抽出のために採用される手順によって処理される1090の手背画像(109人から10人)のデータセットを使用して評価された。多モードバイオメトリック方式を用いて,提案システムの認証性能を改善し,それをスポーフィング攻撃に対してより耐性にした。事前訓練モデルとしてAlexNetを用いた畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層学習ベースアプローチを採用した。手画像から抽出した異なる特徴を,著者が提案した正規化と融合法を用いて異なるレベルで組み合わせた。実験結果は,既存の代替案と比較して,提案したバイオメトリックシステムの効率,ロバスト性および信頼性を実証した。その結果,多くの実世界アプリケーションで開発できる。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： *印刷 ,  信頼性 ,  応用プログラム ,  多モード ,  正規化 ,  ロバスト性 ,  *認証 ,  *バイオメトリクス ,  雑音除去 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： *中手指節関節 ,  手背 ,  *深層学習 ,  バイオメトリックシステム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオメトリックス ,  深層学習 ,  指ナックル印刷(FKP) ,  爪(FN) ,  認証システム

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 指 ,  ナックル ,  指爪 ,  融合 ,  深層学習 ,  バイオメトリック認証