Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biometric identification by means of hand geometry and a neural net classifier

論文の概要: Biometric identification by means of hand geometry and a neural net classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03925v1
Date: Fri, 8 Apr 2022 08:40:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-11 13:09:15.583224
Title: Biometric identification by means of hand geometry and a neural net classifier
Title（参考訳）: ハンドジオメトリとニューラルネット分類器による生体認証
Authors: Marcos Faundez-Zanuy, Guillermo Mar Navarro M\'erida
Abstract要約: 従来の文書スキャナーを用いて22人のデータベースを取得した。実験セクションは、異なる特徴の識別能力に関する研究から成っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This Paper describes a hand geometry biometric identification system. We have acquired a database of 22 people using a conventional document scanner. The experimental section consists of a study about the discrimination capability of different extracted features, and the identification rate using different classifiers based on neural networks.
Abstract（参考訳）: 本論文は手形生体認証システムについて述べる。従来の文書スキャナを用いて22人のデータベースを取得した。実験セクションは、異なる特徴の識別能力と、ニューラルネットワークに基づく異なる分類器を用いた識別率についての研究から成っている。

関連論文リスト

Finger Biometric Recognition With Feature Selection [20.58839604333332]
バイオメトリックスは、機械学習やパターン認識の様々な分野において、安全な自動化された人間の認証のために、現代のデジタル時代には不可欠である。ハンドジオメトリは有望な生理的バイオメトリック特性であり、アイデンティティ検証に十分な応用領域が配置されている。親指の複雑な解剖学的基礎と実質的な指間姿勢変化のため、親指が接触のない環境に含まれている間は満足なパフォーマンスが得られない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-16T13:39:52Z)
Multi-Channel Time-Series Person and Soft-Biometric Identification [65.83256210066787]
本研究は, 深層建築を用いて異なる活動を行う人間の記録から, 個人とソフトバイオメトリックスを同定する。マルチチャネル時系列ヒューマンアクティビティ認識(HAR)の4つのデータセットに対する手法の評価を行った。ソフトバイオメトリクスに基づく属性表現は、有望な結果を示し、より大きなデータセットの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T07:24:51Z)
Advancing 3D finger knuckle recognition via deep feature learning [51.871256510747465]
接触のない3Dフィンガーナックルパターンは、識別性、距離からの視認性、利便性、利便性により、効果的な生体認証として出現している。近年、ディープニューラルネットワークの中間機能を複数のスケールで同時に組み込むディープ・フィーチャー・コラボレーティブ・ネットワークが開発されている。本稿では,3次元指のナックル画像を表現するために,最小次元の識別特徴ベクトルを学習する可能性を検討することにより,本手法を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-07T20:55:16Z)
Facial Soft Biometrics for Recognition in the Wild: Recent Works, Annotation, and COTS Evaluation [63.05890836038913]
制約のないシナリオにおける人物認識システムを強化するために,ソフトバイオメトリックスが果たす役割について検討する。 1) ソフトバイオメトリックスのマニュアル推定と,2) 市販オフザシェルフシステムによる自動推定の2つの仮定を考察する。深層学習に基づく2つの最先端顔認識システムを用いた軟式生体計測実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-24T11:29:57Z)
Few-Shot Meta Learning for Recognizing Facial Phenotypes of Genetic Disorders [55.41644538483948]
分類の自動化と類似性検索は、医師が可能な限り早期に遺伝状態の診断を行うための意思決定を支援する。従来の研究は分類問題としてこの問題に対処し、深層学習法を用いてきた。本研究では,健常人の大規模なコーパスで訓練した顔認識モデルを用いて,顔の表情認識に移行した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-23T11:52:57Z)
Towards Intrinsic Common Discriminative Features Learning for Face Forgery Detection using Adversarial Learning [59.548960057358435]
本稿では, 対人学習を利用して, 異なる偽造法と顔の同一性による負の効果を除去する手法を提案する。我々の顔偽造検出モデルは、偽造法や顔の同一性の影響を排除し、共通の識別的特徴を抽出することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-08T09:23:59Z)
Hand Geometry Based Recognition with a MLP Classifier [0.0]
本稿では手形状に基づく生体認証システムを提案する。研究目的のために特別に収集されたデータベースについて述べる。実験の結果,100%の同定値と0%のDCFが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T10:01:07Z)
Biometric verification of humans by means of hand geometry [0.0]
従来の文書スキャナーを用いて,22名のデータベースを1人あたり10件取得した。実験の結果、最大識別率は93.64%、検出コスト関数の最小値は2.92%であった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T09:29:28Z)
Study of a committee of neural networks for biometric hand-geometry recognition [0.0]
ネットの委員会は、最高のパフォーマンスを提供するニューラルネットを拾い上げるマルチスタートアルゴリズムと比較して、認識率を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-08T08:56:42Z)
TSGCNet: Discriminative Geometric Feature Learning with Two-Stream GraphConvolutional Network for 3D Dental Model Segmentation [141.2690520327948]
2流グラフ畳み込みネットワーク(TSGCNet)を提案し、異なる幾何学的特性から多視点情報を学ぶ。 3次元口腔内スキャナーで得られた歯科モデルのリアルタイムデータセットを用いてTSGCNetの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-26T08:02:56Z)
3D Facial Matching by Spiral Convolutional Metric Learning and a Biometric Fusion-Net of Demographic Properties [0.0]
顔認識は広く受け入れられている生体認証ツールであり、顔には人物の身元に関する情報が多数含まれている。本研究では,2ステップのニューラルベースパイプラインを用いて3次元顔形状と複数のDNA関連特性をマッチングする。生体認証のための10倍のクロスバリデーションにより得られた結果は、複数の特性を組み合わせることでより強力な生体認証システムが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-10T09:31:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。