トップ 数学ソフトウェア のために Luigi Rosa

アイリス構造は、符号化のための虹彩の特徴として抽出することができる複雑かつ豊富なテクスチャを有しています。我々は、2次元ウェーブレット変換を使用することにより、虹彩符号化の新たな表現を提示します。特徴抽出の提案方式は、ウェーブレット分解を介して画像の部分のマルチレベルの係数を使用することです。特徴ベクトルは、垂直および水平方向に5レベルの分解係数から成ります。これらの係数から、コンパクトなバイナリコードが生成されます。 要件：ます。 ...

人工ニューラルネットワーク（のANN）は、多くの問題に適用されており、ノイズの多いまたは不完全なデータを扱う場合、従来の方法に比べて自分の優位性を実証しました。そのようなアプリケーションでは、画像圧縮のためのものです。ニューラルネットワークは、彼らがより少ないコンポーネントと単純なパターンを生成するための前処理入力パターンの能力を有するので、この特定の機能によく適していると思われます。 （隠れ層に格納されている）この圧縮された情報は、外部環境から取得したすべての情報を保存します。 要件：ます。 ...

の代わりに、そのような識別カードまたはコンピュータのパスワードとしてトークンのバイオメトリック署名を使用することは、固定された領域、材料、又はシステム及び多種多様へのアクセスを制御するための個体の同定および検証の効率的な手段として注目を増加獲得し続けますバイオメトリクスのこれらの課題を支援するために長年にわたって検討されています。アイリス認識が原因で、年齢や健康状況にアイリステクスチャパターンの安定性に特に魅力的です。虹彩画像分割およびローカリゼーションは虹彩認識の重要なステップであり、重要な役割をマッチン...

は、標準化されたJPEG画像の圧縮機構です。それは共同写真専門家グループ、標準を書いた委員会の元の名前を表します。 JPEGは、フルカラーまたは天然の、実世界のシーンのグレースケール画像のいずれかを圧縮するために設計されています。それは、写真、自然、アートワーク、および類似の材料でうまく動作します。ないので、よくレタリング、単純な漫画や線画に。 JPEGが伸張された画像は、最初に使用したものと全く同じではないことを意味し、非可逆圧縮アルゴリズムです。...

ステガノグラフィだけ受信機はメッセージの存在を知っている秘密の方法でメッセージを伝える古代の芸術である。だから、stegano-グラフィックメソッドの基本的な要件は感知できない状態です。これは、埋め込まれたメッセージは、人間の目には識別可能であってはならないことを意味します。他の二つの要件があり、一方は埋め込み能力を最大にすること、および他のセキュリティである。最下位ビット（LSB）の挿入方法は、画像内のメッセージを埋め込むための最も一般的かつ簡単な方法である。しかし、画素毎の最大埋め込み能力を決定する方法...

デジタルメディア（音声、画像、動画）とその再生の容易さと分布の急速な普及は、コンテンツ作成者と所有者を保護するために、または - デルの著作権執行スキームの必要性を作成しています。近年では、電子透かしは著作権を侵害するからユーザーを防止するための効果的な方法として浮上している。この概念は、WA-の変化がデータをtermarked追加情報がまだ（意図的または意図的でない）への抵抗TANT知覚できないような方法でデータへの情報の挿入に基づいている。 3つの要因が画像や動画WA-...

このような顔認識などのタスクでは、重要な情報の多くは、画像の画素のうち、上位の関係に含まれていてもよい。顔認識アルゴリズムの数は、画像セットの二次統計に基づくものである主成分分析（PCA）を使用する、そのような3画素以上の関係のように、高次統計的依存性に対処していない。独立成分分析（ICA）は、第2次モーメントに加えて、入力の高次モーメントを分離PCAの一般化である。...

高度な相関フィルタの理論は、最後の20年間で光学的パターン認識の文献から進化してきました。彼らはそれらの間でのアプリケーションの数、生体認識と自動ターゲット認識に効果的な分類器を証明している。相関フィルタの設計は、本格的なユーザーや詐欺師を区別するために特性の相関出力を生成クラステンプレートを計算するために訓練例の画像強度ドメインを使用。新たな対象画像の真正性を試験するためのフィルタを適用するときに、出力面は、画像が別のクラスに属している場合、画像が真正である場合に相関ピークを含む形状、ないようなピークを有...

相関フィルタは、自動標的認識（ATR）の問題に正常に適用されている。最も基本的な相関フィルタは、そのインパルス応答（2-D、点広がり関数）のマッチド空間フィルタ（MSF）、基準画像の反転したバージョンである。...

我々は、中心点検出のための新規な方法を提案している明確なループ構造は、精度は依​​然として既存の方法よりも優れている高曲率領域の場合には、フィンガープリントに存在する場合、この、この方法は、コア·ポイントの最適な検出を与える。提案された方法の精度をさらに指紋のコヒーレンスパラメータで指定された方法を組み合わせることにより改善することができる。このアルゴリズムは、相関ベースの指紋認識システムの設計において重要である。この方法は、より良い結果を得るために、既存のシステムで使用され得るか、または精度を向上させるた...