Unconstrained ear recognition using transformers
العناوين الأخرى
التمييز غير المقيد عن طريق الأذن باستخدام المحولات
المؤلف
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 7، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2021)، ص ص. 326-336، 11ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2021-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The advantages of the ears as a means of identification over other biometric modalities provided an avenue for researchers to conduct biometric recognition studies on state-of-the-art computing methods.
This paper presents a deep learning pipeline for unconstrained ear recognition using a transformer neural network: Vision Transformer (ViT) and Data-efficient image Transformers (DeiTs).
The ViT-Ear and DeiT-Ear models of this study achieved a recognition accuracy comparable or more significant than the results of state-of-the-art CNN- based methods and other deep learning algorithms.
This study also determined that the performance of Vision Transformer and Data-efficient image Transformer models works better than that of ResNets without using exhaustive data augmentation processes.
Moreover, this study observed that the performance of ViT-Ear is nearly like that of other ViT-based biometric studies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alejo, Marwin B.. 2021. Unconstrained ear recognition using transformers. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 7, no. 4, pp.326-336.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415621
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alejo, Marwin B.. Unconstrained ear recognition using transformers. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 7, no. 4 (Dec. 2021), pp.326-336.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415621
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alejo, Marwin B.. Unconstrained ear recognition using transformers. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2021. Vol. 7, no. 4, pp.326-336.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415621
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 333-336
رقم السجل
BIM-1415621
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر