Estimation de l'âge et du sexe à partir d'images d'empreintes digitales

L'âge et le sexe ont été extraits à l'aide de l'entropie, de la zone de crête à vallée (RVA) et de l'apprentissage neuronal des énergies des empreintes digitales à l'aide de la transformée en ondelettes haar. Le sexe a été proposé sur la base de l'entropie des empreintes digitales. L'âge a été estimé en utilisant les énergies de l'empreinte digitale calculées jusqu'au 3ème niveau de l'ondelette de haar. Il est proposé de décomposer l'empreinte digitale au niveau 3, ce qui permet de calculer les 12 niveaux d'énergie. Ces niveaux d'énergie, ainsi que la RVA et l'entropie, sont utilisés comme neurones d'entrée d'un réseau neuronal à propagation arrière avec deux neurones cachés et quatre classes de sortie. Le réseau neuronal à propagation arrière est entraîné à l'aide de 300 échantillons d'images d'empreintes digitales, soit 150 images d'hommes et 150 images de femmes. Les poids sont ajustés avec une EQM cible de 0,00001. Le réseau neuronal est formé à un taux d'apprentissage de 0,1, ce qui permet un apprentissage rapide du réseau avec des poids ajustés pour régler les quatre classes de sortie, à savoir les groupes d'âge 10-15, 16-20, 21-25 et 26-30.

Autorentext
M. Ravi Wadhwa a 15 ans d'expérience dans la recherche et l'enseignement. Il a travaillé à différents postes. Il travaille actuellement à l'Université de Chandigarh, Mohali, en Inde. Il sert l'université en tant que professeur adjoint et divers projets sont sous sa supervision.

Klappentext

L'âge et le sexe ont été extraits à l'aide de l'entropie, de la zone de crête à vallée (RVA) et de l'apprentissage neuronal des énergies des empreintes digitales à l'aide de la transformée en ondelettes haar. Le sexe a été proposé sur la base de l'entropie des empreintes digitales. L'âge a été estimé en utilisant les énergies de l'empreinte digitale calculées jusqu'au 3ème niveau de l'ondelette de haar. Il est proposé de décomposer l'empreinte digitale au niveau 3, ce qui permet de calculer les 12 niveaux d'énergie. Ces niveaux d'énergie, ainsi que la RVA et l'entropie, sont utilisés comme neurones d'entrée d'un réseau neuronal à propagation arrière avec deux neurones cachés et quatre classes de sortie. Le réseau neuronal à propagation arrière est entraîné à l'aide de 300 échantillons d'images d'empreintes digitales, soit 150 images d'hommes et 150 images de femmes. Les poids sont ajustés avec une EQM cible de 0,00001. Le réseau neuronal est formé à un taux d'apprentissage de 0,1, ce qui permet un apprentissage rapide du réseau avec des poids ajustés pour régler les quatre classes de sortie, à savoir les groupes d'âge 10-15, 16-20, 21-25 et 26-30.