29P-B-10 キーボード上に置かれた手指形状画像による個人認証手法 : デバイスに依存しない特徴を用いた認証(知的システム,一般講演)

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概要

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• In this article, we propose a personal authentication method using characteristic information obtained from hand shapes with a torus type Self-Organizing Maps (SOM) and support vector machine (SVM). In the pre-experiment, we extracted a part of dimensions of characteristics by Principal Component Analysis (PCA). As the result, the recognition rate by SOM was about 94.4% and the recognition rate by SVM was about 99%. In this experiment, we showed and discussed the accuracy of authentication using the device-independent features.

• 2011-10-29

著者

• 納富 一宏

  神奈川工科大学情報学部情報工学科

• 斉藤 恵一

  北海道大学大学院情報科学研究科cs専攻

• 納富 一宏

  神奈川工科大学

• 納富 一宏

  神奈川工科大学情報教育研究センター情報メディア学科情報工学科

• 斎藤 恵一

  電機大

• 斎藤 恵一

  国際医療福祉大学情報教育センター

• 中村 孔明

  神奈川工科大学大学院工学研究科情報工学専攻

• 斎藤 恵一

  国際医療福祉大学

• 斎藤 恵一

  国際医療福祉大

• 中村 孔明

  神奈川工科大

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