Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human Recognition based on Retinal Bifurcations and Modified Correlation Function

論文の概要: Human Recognition based on Retinal Bifurcations and Modified Correlation Function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08977v1
Date: Sat, 18 Sep 2021 18:01:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-23 09:45:37.136574
Title: Human Recognition based on Retinal Bifurcations and Modified Correlation Function
Title（参考訳）: 網膜分岐と修正相関関数に基づく人間の認識
Authors: Amin Dehghani
Abstract要約: 高いセキュリティは、ほとんどの安全な場所にとって重要な問題です。近年の進歩により、高セキュリティシステムの必要性が高まっている。新しい数学的関数はコーナーや分岐に適用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nowadays high security is an important issue for most of the secure places and recent advances increase the needs of high-security systems. Therefore, needs to high security for controlling and permitting the allowable people to enter the high secure places, increases and extends the use of conventional recognition methods. Therefore, a novel identification method using retinal images is proposed in this paper. For this purpose, new mathematical functions are applied on corners and bifurcations. To evaluate the proposed method we use 40 retinal images from the DRIVE database, 20 normal retinal image from STARE database and 140 normal retinal images from local collected database and the accuracy rate is 99.34 percent.
Abstract（参考訳）: 今日では、セキュリティの高まりは、ほとんどの安全な場所において重要な問題であり、最近の進歩は、セキュリティの高いシステムのニーズを高めている。そのため、安全度の高い場所への入場を許可し、従来の認識方法の利用を増加・拡大するための高度なセキュリティが必要である。そこで本研究では,網膜画像を用いた新しい識別法を提案する。この目的のために、コーナーや分岐に新しい数学的関数を適用する。提案手法を評価するために,DRIVEデータベースからの40個の網膜画像,STAREデータベースからの20個の正常網膜画像,および局所収集データベースからの140個の正常網膜画像を用い,精度は99.34パーセントである。

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