Zobrazit minimální záznam
dc.contributor.author |
Příhodová, Kateřina
|
cze |
dc.date.accessioned |
2020-03-19T12:37:41Z |
|
dc.date.available |
2020-03-19T12:37:41Z |
|
dc.date.issued |
2019 |
eng |
dc.identifier.isbn |
978-0-9998551-3-3 |
eng |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/10195/74795 |
|
dc.description.abstract |
Biometric systems are often discussed today. Authentication systems that work with biometric data (such as fingerprint, iris, hand geometry) have a high level of security. There are many reasons why it is necessary to have a strong authentication system. One of them is the existence of information systems that store sensitive data that needs to be protected. This article is focused on hand-based identification systems. A typical hand-based authentication system performs: data acquisition, feature extraction, classification, and decision. This paper presents the use of a convolutional neural network to identify people based on hand geometry. Convolutional neural networks are used for pattern recognition. When using a convolutional neural network, it is not necessary before classification feature extraction. Experiments were performed on a database of 550 hand images from 114 people, each person provided 5 images. The accuracy of the identification of persons was 94.11%, 3 images of each person were used for training. |
eng |
dc.format |
p. 4744-4750 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
eng |
dc.publisher |
International Business Information Management Association-IBIMA |
eng |
dc.relation.ispartof |
Proceedings of 34th International Business Information Management Association Conference. Vision 2025: Education Excellence and Management of Innovations through Sustainable Economic Competitive Advantage, IBIMA 2019 |
eng |
dc.rights |
pouze v rámci univerzity |
cze |
dc.subject |
biometrics |
eng |
dc.subject |
pattern recognition |
eng |
dc.subject |
classification |
eng |
dc.subject |
convolutional neural networks |
eng |
dc.subject |
biometrie |
cze |
dc.subject |
rozpoznávání vzoru |
cze |
dc.subject |
klasifikace |
cze |
dc.subject |
konvoluční neuronové sítě |
cze |
dc.title |
Convolutional neural networks in hand-based recognition system |
eng |
dc.title.alternative |
Konvoluční neuronové sítě v biometrických systémech založených na bázi ruky. |
cze |
dc.type |
ConferenceObject |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Biometrické systémy jsou dnes často diskutovány. Autentizační systémy, které pracují s biometrickými daty (jako jsou otisky prstů, duhovka, geometrie rukou), mají vysokou úroveň zabezpečení. Existuje mnoho důvodů, proč je nutné mít silný autentizační systém. Jedním z nich je existence informačních systémů, které ukládají citlivá data, která je třeba chránit. Tento článek je zaměřen na ruční identifikační systémy. Typický ruční ověřovací systém provádí: sběr dat, extrakci prvků, třídění a rozhodování. Tento papír představuje využití konvoluční neuronové sítě pro identifikaci osoby na základě geometrie ruky. Konvoluční neuronové sítě se využívají pro rozpoznávání vzoru. Systém ne-vyžaduje jakékoliv fáze extrakce vlastností, před klasifikací. Experimenty byly prováděny na databázi 550 snímků ruky od 114 osob, každá osoba poskytla 5 snímků. Přesnost identifikace osob byla 94,11 %, pro školení byly využity 3 snímky od každé osoby. |
cze |
dc.event |
34th International Business Information Management Association Conference. Vision 2025: Education Excellence and Management of Innovations through Sustainable Economic Competitive Advantage, IBIMA 2019 (13.11.2019 - 14.11.2019, Madrid) |
eng |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
postprint |
eng |
dc.identifier.obd |
39882919 |
eng |
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
Zobrazit minimální záznam
|
Vyhledávání
Procházet
-
Vše v Digitální knihovně
-
Tato kolekce
Můj účet
|