Um sistema biométrico permite a identificação automática de um indivíduo com base numa característica ou característica única possuída pelo indivíduo. O reconhecimento da íris é considerado como o sistema de identificação biométrica mais fiável e preciso disponível. Há muitos estudos centrados no reconhecimento da íris. No entanto, podem ocorrer vários resultados negativos das imagens da íris adquiridas sob ambientes menos constrangidos. Este trabalho tem como objectivo melhorar o desempenho do processo de segmentação nos sistemas de reconhecimento da íris para aumentar a precisão global. O sistema de reconhecimento da íris consiste em várias fases após a aquisição da imagem da íris, segmentação, normalização, extracção de características e correspondência. primeiro, a fase de segmentação inclui várias fases: pré-processamento, modelo de TV truncado, detecção de bordas, determinação das coordenadas do centro e raio da pupila e da íris, remoção de ruído, e detecção de pálpebras. Em segundo lugar, a fase de normalização utilizou o modelo de folhas de borracha de Daugman para normalização das imagens da íris. Terceiro, a extracção de características utilizando o Padrão Binário Local (LBP) e o método Chunked Encoding, finalmente, realizou o processo de correspondência utilizando o Hamming Distance.
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