Rozpoznawanie biometryczne Nowe metody ilościowej reprezentacji obiektów

Monografia opisująca najważniejsze nowe metody automatycznego rozpoznawania ukierunkowane na analizę danych biometrycznych, czyli danych, których źródłem są pomiary charakterystyk fizycznych człowieka, obserwacje jego zachowań lub monitorowanie procesów związanych z jego funkcjonowaniem. Przedstawiono badanie zmienności sygnału mowy w rozpoznawaniu emocji oraz identyfikacji mówcy, jak również analizę danych biometrycznych z wykorzystaniem siatek deformowalnych różnego typu (m.in. siatki deformowalne z wielowymiarowymi deskryptorami cech lokalnych, dyskryminacyjne siatki deformowalne). Opisano również rozpoznawanie obiektów na podstawie cech lokalnych umożliwiające polepszenie rozpoznawania twarzy, tęczówki i in.

Odbiorcy książki: pracownicy naukowi i studenci wydziałów elektroniki oraz wszyscy zainteresowani biometrycznymi metodami automatycznego ustalania i potwierdzania tożsamości osób.

I. WYKORZYSTANIE NIESTACIONARNOŚCI PROCESÓW BEHAWIORALNYCH JAKO ŹRÓDŁA INFORMACJI BIOMETRYCZNEJ

1. Deskryptory sygnału mowy stosowane w biometrii
2. Odwzorowania Poincaré i deskryptory niestacjonarności sygnału mowy
3. Wykorzystanie deskryptorów zmienności sygnału mowy w rozpoznawaniu emocji
4. Wykorzystanie deskryptorów zmienności sygnału mowy w identyfikacji biometrycznej

II. ANALIZA DANYCH BIOMETRYCZNYCH Z WYKORZYSTANIEM SIATEK DEFORMOWALNYCH

1. Siatki deformowalne z wielowymiarowymi deskryptorami cech lokalnych
2. Równoległa implementacja koncepcji siatek deformowalnych
3. Weryfikacja zaproponowanej metody

III. ROZPOZNAWANIE OBIEKTÓW NA PODSTAWIE CECH LOKALNYCH

1. Ogólna charakterystyka algorytmu SIFT
2. Detekcja klas przy użyciu algorytmu SIFT

Podsumowanie

Literatura

Bazy danych