Login for students

Login for employees

Publication detail

Hand Contour Classification Using Differential Evolution Algorithm with Ensemble of Parameters and Mutation and Crossover
Authors: Moravec Jaroslav
Year: 2020
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Information Technology and Control
Page from-to: 55-79
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Klasifikace kontury ruky využívající optimalizátor EPSDE Biometrická identifikace osob využívající konturu lidské ruky patří mezi velmi zajímavé a stále ne zcela probádané oblasti a její přesnost a efektivita je do značné míry závislá na technických možnostech při scanování osob. Presentovaný článek řeší daný problém s využitím kombinace různých algoritmů. Je využita kontura ruky, topologický popis ruky, evoluční algoritmus, algoritmus lineární regrese pro odhad pozic kloubů a pro porovnávání geometrických dat je využit algoritmus Iterative Closest Point (ICP) ve své originální podobě. Všech 5 prstů ruky je při počítačové klasifikaci plně pohyblivých, palec má 2 klouby. Právě moderní evoluční optimalizátory umožňují od základu změnit přístup k řešení podobných problémů, i když za cenu výrazně vyšších algoritmických nároků. Umožňují však citelné snížení výpočetní náročnosti algoritmu ICP. Experimentální ověření navrhovaných postupů probíhalo na třech různých databázích THID, GPDS a HGBD s osobami různého pohlaví a věku (cca 20-65let) s celkovým počtem osob v jednotlivých databázích 104, 94 a 60. Experimentální výsledky velmi úspěšně ověřili vhodnost použití kombinace metod ICP a evolučního optimalizátoru označovaného jako EPSDE pro řešení dané úlohy s výslednou algoritmickou složitostí O(N) a úspěšností klasifikace danou koeficientem THID:EER=0.38% a GPDS:EER=0.35% na reálných snímcích. Biometrická identifikace osob; klasifikace kontur; evoluční algoritmus; lineární regrese
eng Hand Contour Classification Using Differential Evolution Algorithm with Ensemble of Parameters and Mutation and Crossover Biometrical identification of persons using the contour of a human hand belongs to a very interesting and not yet totally explored areas, and its accuracy and effectiveness depends, to some extent, on the technical possibilities in scanning of persons. The presented paper solves the problem with use of a combination of various methods. A hand contour, topological description of the hand, evolutionary algorithm, and linear regression algorithm to estimate correct knuckles positions is used. For comparison of geometrical data, the Iterative Closest Point (ICP) algorithm is used in its genuine shape. Just the modern evolutionary optimizers enabling to change from ground the view how to solve similar problems but at the expense of higher algorithm development demands. However, it enables to cut down computational demands of ICP algorithm markedly. Experimental verification of proposed methods was performed with use of two different databases THID and GPDS with persons of different gender and age (c. 20-65 years) with total number of persons in individual databases 104 and 94. Experimental results proved very successfully the suitability of use the combination of the methods ICP and evolutionary optimizer called EPSDE for solving the given task with final algorithmic complexity O(N) and successful rate at classification given by coefficients THID:EER=0.38% and GPDS:EER=0.35% on real images. Biometric identification; contour classification; evolutionary algorithm; linear regression

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives