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口唇変化を利用した個人認証システムにおける識別器生成手法に関する検討

机译:使用嘴唇变换的个人认证系统中的识别装置生成方法的检查

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摘要

本稿では発話に伴う口唇変化を利用した生体認証システムにおける識別器生成手法について述べる.口唇変化を利用した生体認証は口唇形状(身体的特徴)と発話に伴う口唇変化(行動的特徴)を用いて個人認証を行い,また他の生体認証のように特殊な機器を必要とせず,口唇領域を抽出するカメラのみで構築が可能である.これまで,口唇領域の小領域(セル)内から抽出した特徴量を用いて生成される識別器を用いた認証システムを提案してきた.従来システムにおける識別器は微小な口唇変化に対して頑健である.しかし,従来の識別器生成手法では認証に用いる複数の特徴量が一律に取り扱われているため,認証に有効でない特徴量が認証に悪影響を及ぼす可能性があると考えられる.そこで本稿では,AdaBoost学習から得られた信頼度によって各特徴量に重み付けを行う識別器生成手法を提案する.各特徴量に対して重み付けを行うことにより,認証に有効な特徴童ほど認証に影響を与えることができると考えられる.そして認証実験を通して,提案手法の有効性を示す.
机译:本文介绍了一种生物识别系统中的分类器生成方法,该方法利用了伴随语音的嘴唇变化。使用嘴唇变化的生物特征识别使用嘴唇形状(身体特征)和与语音相关的嘴唇变化(行为特征)执行个人认证,并且不需要像其他生物特征识别一样的特殊设备。它只能用提取嘴唇区域的摄像机来构造。到目前为止,我们已经提出了一种使用鉴别器的认证系统,该鉴别器是使用从嘴唇区域的一小部分(单元)提取的特征量生成的。传统系统中的分类器对于微小的嘴唇变化具有鲁棒性。但是,由于在传统的分类器生成方法中统一处理用于认证的多个特征量,因此认为对于认证无效的特征量可能对认证产生不利影响。因此,在本文中,我们提出了一种鉴别器生成方法,该方法根据从AdaBoost学习获得的可靠性对每个特征量进行加权。通过对每个特征量加权,可以认为对于认证而言,有效子特征越有效,则对认证的影响就越大。然后,通过认证实验,证明了所提方法的有效性。

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