2024-03-29T10:41:18Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000333272023-04-27T10:00:04Z01164:02735:02766:02767
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Local ridge direction extraction of fingerprint by various neural networks and principal components analysisjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00033327/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=33327&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan千葉大学大学院自然科学研究科知能情報工学専攻千葉大学工学部情報画像工学科千葉大学工学部情報画像工学科木村, 陽代森, 康久仁松葉, 育雄指紋照合方法の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.Since the minutia matching system is easy to be influenced of patchiness ,twist and dirt at the time of stamp, the noise reduction and ridge enhancement before minutia extraction are important. As an example of pre-processing, the method is to compute the ridge direction for each section and convolve with the directivity filter corresponding to each block. The present study compares various neural networks with principal components analysis. It is found that the radial bases function (RBF) network shows the most effective performance on clear images, and principal components analysis has strong robustness for degradation.AN10505667情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2003122(2003-MPS-047)37402003-12-122009-06-30