Human Recognition in Unconstrained Environments : Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics / De Marsico, Maria (EDT)/ Nappi, Michele (EDT)/ Proença, Hugo Pedro (EDT)

生体認証のためのコンピュータビジョン、パターン認識、機械学習<br>Human Recognition in Unconstrained Environments : Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics

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生体認証のためのコンピュータビジョン、パターン認識、機械学習
Human Recognition in Unconstrained Environments : Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics

De Marsico, Maria (EDT)/ Nappi, Michele (EDT)/ Proença, Hugo Pedro (EDT)

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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 248 p.
言語 ENG
商品コード 9780081007051
DDC分類 006.4

Full Description

Human Recognition in Unconstrained Environments provides a unique picture of the complete 'in-the-wild' biometric recognition processing chain; from data acquisition through to detection, segmentation, encoding, and matching reactions against security incidents.

Coverage includes:

Data hardware architecture fundamentals
Background subtraction of humans in outdoor scenes
Camera synchronization
Biometric traits: Real-time detection and data segmentation
Biometric traits: Feature encoding / matching
Fusion at different levels
Reaction against security incidents
Ethical issues in non-cooperative biometric recognition in public spaces
With this book readers will learn how to:

Use computer vision, pattern recognition and machine learning methods for biometric recognition in real-world, real-time settings, especially those related to forensics and security
Choose the most suited biometric traits and recognition methods for uncontrolled settings
Evaluate the performance of a biometric system on real world data

1. Iris Recognition on Mobile Devices Using Near-Infrared Images
2. Face recognition using dictionary learning and domain adaptation
3. Periocular Recognition in Non-ideal Images
4. Real Time 3D Face-Ear Recognition on Mobile Devices: New Scenarios for 3D Biometricks "in-the-Wild”
5. Fingerphoto Recognition in Outdoor Environment using Smartphones
6. Soft biometric labels in the wild. Case study on gender classification
7. Unconstrained data acquisition frameworks and protocols
8. Biometric Authentication to Access Controlled Areas through Eye Tracking
9. Non-cooperative biometrics: Cross-Jurisdictional concerns
10. Pattern Recognition and Machine Learning Methods for assessing the quality of fingerprints