平均フィルタの平均を入力サンプル数を移動して、単一の出力サンプルを生成します。この平均化作用は、信号内に存在する高周波成分を除去します。移動平均フィルタは、通常、低域通過フィルタとして使用されます。再帰的フィルタリングアルゴリズムでは、前の出力サンプルはまた、平均化のために採取されます。これは、インパルス応答が無限に延びていた理由です。私たちは、移動平均フィルタ1Dに基づいて、虹彩認識のための低い計算手法を開発しました。単純な平均化は、ノイズの影響を低減するために使用され、我々は、再帰的な方法で、平均の計算...

私たちは、自動化された指紋認識のためのニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。指紋画像は、1つの隠れ層を持つ多層パーセプトロン(MLP)分類器を経由して分類されている。バックプロパゲーション学習技術は、トレーニングのために使用される。選択した機能は、それらがシフト、回転、拡大縮小の下で同時に不変であるように、特別な方法で表現されます。シミュレーション結果は、良好な検出率と低い故障率で得られる。提案手法は、指紋データの小さなセットを持つシステムのための信頼性があることがわかった。 ...

ニューラルネットワーク - 顔識別のためのDCT。 Matlabのソースコード。このような画像を認識するために直接使用される場合、高い情報の冗長性と顔画像の相関は、非効率性をもたらします。変換係数のサブセットのみが必要であるので、離散コサイン変換は、ヘア輪郭、目や口などの最も重要な顔の特徴を維持するために、画像情報の冗長性を低減するために使用されます。...

署名の検証技術は、個人の身元を確認するために署名の独特の側面を利用します。技術は、署名の視覚画像を比較するとは対照的に、このような筆順、速度及び圧力等の署名の動作コンポーネントを検査します。伝統的な署名比較技術とは異なり、署名検証は、署名の身体活動を測定します。システムはまた、署名、または「静的署名」の外観の比較を利用することができるが、署名検証の主要なコンポーネントは、行動しています。過去数十年間に、多くのアプローチがオフライン署名検証問題にアプローチパターン認識領域で開発されています。静的なアプローチと...

この光学式文字認識(OCR)は、ASCIIなどの文字コードに印刷したり、書かれたテキスト文字を光学的にスキャンされたビットマップの翻訳である。これは、編集され、それ以外のコンピュータ上で操作可能なデータファイルにハードコピー材料をオンにする効率的な方法である。これは長い間、電子的に長い文書を迅速に利用できるようにするライブラリや政府機関で使用される技術です。...

掌紋認識システム - Matlabのソースコード。バイオメトリクスの分野では、掌紋は、新規が、有望な技術です。限定作品は、掌紋特徴の重要性にもかかわらず、掌紋識別および検証に報告されています。個人識別のために使用することができる掌紋画像の多くのユニークな特徴があります。主なライン、しわ、隆起、マニューシャ点、特異点、およびテクスチャが掌紋表現のための便利な機能とみなされています。 要件: このWindowsの95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...

人工ニューラルネットワーク(のANN)は、単純な生物学的な神経系が動作すると考えられている方法をシミュレートするように設計されたプログラムです。これらは、ネットワークを形成するために、種々の方法で接合されているシミュレートされた神経細胞または神経細胞に基づいています。これらのネットワークは、学ぶ暗記してデータ間の関係​​を作成する能力を持っています。 ANNは、脳の生物学的過程の後にモデル化されたハードウェアまたはソフトウェアで実装情報処理パラダイムです。...

虹彩認識のための主要なアプローチは、今日では、個々の虹彩画像に対応する特徴ベクトルを生成し、いくつかの距離メトリックに基づいてマッチングアイリスを実行することです。特徴ベースの虹彩認識における困難な問題の一つは、マッチング性能が著しく、画像取得の環境要因に依存して変化し得る特徴抽出プロセスの多くのパラメータによって影響されるということです。我々は、位相ベースの画像マッチングを用いた虹彩認識のための効率的なアルゴリズムを示します。 要件: このWindowsの95/98 / ME / NT / 2000 /...