2012 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความที่เผยแพร่ Investigating of Fingerprint Pattern of Ethnic Groups in Northeast Using Artificial Intelligence 
วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ 25 พฤศจิกายน 2565 
การประชุม
     ชื่อการประชุม The 16th International Conference on Multi-functional Materials and Application (ICMMA 2022) 
     หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม Korea Institute of Ceramic Engineering and Technology 
     สถานที่จัดประชุม Korea Institute of Ceramic Engineering and Technology 
     จังหวัด/รัฐ Jinju 
     ช่วงวันที่จัดประชุม 24 พฤศจิกายน 2565 
     ถึง 25 พฤศจิกายน 2565 
Proceeding Paper
     Volume (ปีที่) 16 
     Issue (เล่มที่)
     หน้าที่พิมพ์ 83-86 
     Editors/edition/publisher  
     บทคัดย่อ Personal identification is the use of medical sciences and science knowledge to the identity of the person. The fingerprint is a method of identification that is convenient and effective. Since fingerprint verification wants analytical accuracy, artificial intelligence is used to increase the accuracy of the investigation. The population of Northeast Thailand has many ethnic groups. From 10 ethnic groups, classified into 2 speaking language families including Austro-Asian language family or sub-family Mon-Khmer (mon, khmer, bon, so and suay) and Tai-Kadai language family (isan lao, phutai, kalereng, saek and yo). Therefore, fingerprint patterns were investigated of population and analysis of the relation. Which fingerprints were collected by rolled ink print technique from 406 people, a total of 4,060 fingerprints. Then scan fingerprints into image files and edit images from 1 person per 1 image to 1 person per 10 images (10 fingerprints). Then fingerprint analysis using AI. The dataset comprised 4,060 samples, of which 3,248 samples were used for training and 812 samples were used for testing. The results of training and testing accuracy of a convolutional neural network architecture across the various epochs. The proposed convolutional neural network classifier achieved 75.22% testing accuracy. 
ผู้เขียน
635020027-1 นาย ณัฐนันท์ บุญกอง [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาโท ภาคปกติ

การประเมินบทความ (Peer Review) มีผู้ประเมินอิสระ 
มีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
รูปแบบ Proceeding Full paper 
รูปแบบการนำเสนอ Poster 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล ไม่ได้รับรางวัล 
แนบไฟล์
Citation 0