各種ニューラルネットワークと主成分分析による指紋の隆線方向抽出(パターン認識)
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概要
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指紋照合方法の1つであるマニューシャマッチング方式は端点や分岐点等微小な特徴点に着目するため,押捺時のかすれやゆがみや汚れの影響を受けやすく,特徴点抽出前のノイズ除去や隆線強調が重要になる.画像前処理の一例として,指紋画像中の局所領域ごとの隆線方向を求め,それに対応した方向性フィルタをかける方法が多く採用されている.本研究では,その隆線方向抽出方法として,あいまいなデータの近似に有効な各種ニューラルネットワークと主成分分析を用いた場合のノイズに対する耐性と短所を考察した.その結果,鮮明な画像では動径基底関数ネットワークが最も有効であるが,劣化の耐性が高いのは主成分分析を用いた方法であることが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-11
著者
-
森 康久仁
千葉大学大学院融合科学研究科
-
松葉 育雄
千葉大学大学院融合科学研究科
-
松葉 育雄
千葉大学工学部
-
森 康久仁
千葉大学工学部
-
木村 陽代
千葉大学大学院自然科学研究科
-
木村 陽代
千葉大学大学院自然科学研究科知能情報工学専攻
-
松葉 育雄
千葉大学工学研究科教授
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