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자료유형
학술저널
저자정보
Young-Hyun Baek (UNION COMMUNITY)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.2
발행연도
2021.4
수록면
109 - 115 (7page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2021.10.2.109

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This paper proposes a dog nose-print template-extraction algorithm using a feature analysis technique for unique nose-print patterns to recognize dogs. Dog recognition using nose prints begins with an accurate extraction of the unique shape, position, and direction feature information comprising a nose print. The proposed algorithm consisted of determining the object center of gravity, object size, and the distance information between the object center of gravity and inner approximation vertices for each unique nose-print pattern. Based on the features extracted from one nose-print shape, nose-print matching was performed by estimating the correlation between the position and direction of the neighboring nose-print patterns. Nose-print recognition test results using the template generated by the proposed method showed 100% matching rates when the registered and authenticated nose prints were identical. For different nose prints, the matching error rate was 4.59%, 1.14%, 0.12%, 0.02%, and 0% for a similarity of 10, 20, 30, 40, and 50% or more, respectively. The experimental results showed that the matching success rates of the same nose print were excellent. No false authentication occurred in the matching results for different nose prints when the similarity exceeded 50%.
#Nose print #Pattern recognition #Minutiae matching #Object image analysis #Biometric

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Nose Print Recognition Algorithm
3. Simulation
5. Conclusion
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
A. Noviyanto, and A. M. Arymurthy, "Automatic cattle identification based on nose photo using speedup robust features approach," Proc. 3rd Eur. Conf. Comput. Sci., vol. 110, pp. 110-114, 2012. Article (CrossRef Link) google schola A. I. Awad, H. M. Zawbaa, H. A. Mahmoud, E. H. H. A. Nabi, R. H. Fayed, and A. E. Hassanien, "A Robust Cattle Identification Scheme Using Nose Print Images," in 2013 Fed. Conf. Comput. Sci. Inf. Syst., Krakow, Poland, pp. 529-534, 2013. Article (CrossRef Link) google schola J. Zhou, F. L Chen, J. W. Gu, “A novel algorithm for detecting singular points from fingerprint image,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 31, no. 7, pp. 1239-1250, 2009. Article (CrossRef Link) google schola M. A. Olsen, M. Dusio, and C. Busch. “Fingerprint Skin Moisture Impact on Biometric Performance,” in 3rd Int. Workshop Biom. Forensics, Gjovik, Norway, 2015. Article (CrossRef Link) google schola Minjeong Lee, Jonggeun Park and Jechang Jeong, “An improved system of Dog Identification based on Muzzle Pattern,” The Korean Society Of Broad Engineers Conference, pp. 199-202, 2015. Article (CrossRef Link) dbpia

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