マニューシヤ法により得られた指紋の特徴点とニューラルネットワーク用いた認証システムの構築

摘要

We constructed the personal authentication system with learning algorithm of back-propagation using a layered neural network, where the feature points were extracted and the positions of the points were inputted into the units in an input layer, and investigated the performance of the neural network changing the positions of the features extracted from fingerprint images on the system. From the results, we found that the value of the unit in the output layer decreased with increasing the number of the feature points in positions. Therefore the system is useful for high performance of the authentication system.%指紋取得装置により得られた画像からマニューシヤ法により特徴点を抽出し，特徴点の位置情報をバックプロパゲーション法の3階層ニューラルネットワークの入力データとする個人認証システムを構築した.また，実験に本人の指紋の特徴点の位置を移動したデータを用い，この認証システムの性能を評価した.これらの結果から，特徴点の入力形式や各パラメータの最適化によってマニューシヤ法とニューラルネットワークの組み合わせが個人認証に有効である事を示した.