Исследование алгоритмов предварительной обработки биометрических образов для целей верификации

Д. В. Дмитриев; С. Н. Капранов; Е. В. Марков

Исследование алгоритмов предварительной обработки биометрических образов для целей верификации

Д. В. Дмитриев¹, С. Н. Капранов², Е. В. Марков³

научная статья Страницы: 52-55

¹ к.т.н., доцент, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
² к.т.н., доцент, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева.@gmail.ru
³ магистрант, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Ключевые слова: биометрия верификация метод главных компонент масштабирование поворот

Аннотация

Приведено описание метода верификации на основе геометрии лица в качестве биометрического признака. Представлены алгоритмы предобработки изображения для целей снижения коэффициентов ошибок. Результаты проведенных экспериментов подтверждают возможность использования предложенных алгоритмов для решения поставленной задачи.

Для цитирования

Дмитриев Д.В., Капранов С.Н., Марков Е.В. Исследование алгоритмов предварительной обработки биометрических образов для целей верификации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 3. С. 52–55.

Список источников

http://www.biometrics.ru
https://ibgweb.com/
Гай В.Е. Метод обработки биометрической информации в системах контроля и управления доступом // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2013. № 1. С. 65-73.
Cootes T., Edwards G., Taylor C. Active appearance models. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision. 1998. V. 2. P. 484-498.
Баранов В.Г., Милов В.Р., Зарипова Ю.Х., Эпштейн А.Ю. Интеллектуализация системы распознавания образов на основе сравнения эффективности методов классификации // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 2. С. 35-39.
Кондратьев В.В., Милов В.Р. Структурно-параметрический синтез нейросетевого классификатора // Наукоемкие технологии. 2003. Т. 4. № 2. С. 101-106.
Паронджанов В.Д. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов − это очень просто! М.: Дело. 2001.
http://www.milbo.users.sonic.net/stasm
Баранов В.Г., Кондратьев В.В., Милов В.Р., Зарипова Ю.Х. Нейросетевые алгоритмы распознавания образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 11. С. 20-27.
Turk M., Pentland A. Eigenfaces for Recognition // Journal of Cognitive Neuroscience. 1991. V. 3. № 1. P. 71-86.

[1] http://www.biometrics.ru

[2] https://ibgweb.com/

[3] Гай В.Е. Метод обработки биометрической информации в системах контроля и управления доступом // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2013. № 1. С. 65-73.

[4] Cootes T., Edwards G., Taylor C. Active appearance models. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision. 1998. V. 2. P. 484-498.

[5] Баранов В.Г., Милов В.Р., Зарипова Ю.Х., Эпштейн А.Ю. Интеллектуализация системы распознавания образов на основе сравнения эффективности методов классификации // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 2. С. 35-39.

[6] Кондратьев В.В., Милов В.Р. Структурно-параметрический синтез нейросетевого классификатора // Наукоемкие технологии. 2003. Т. 4. № 2. С. 101-106.

[7] Паронджанов В.Д. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов − это очень просто! М.: Дело. 2001.

[8] http://www.milbo.users.sonic.net/stasm

[9] Баранов В.Г., Кондратьев В.В., Милов В.Р., Зарипова Ю.Х. Нейросетевые алгоритмы распознавания образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 11. С. 20-27.

[10] Turk M., Pentland A. Eigenfaces for Recognition // Journal of Cognitive Neuroscience. 1991. V. 3. № 1. P. 71-86.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи