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。 ...
私たちは、離散コサイン変換のゼロ交差が後で分類のための特徴抽出の手段として（DCT）を使用してマッチングアイリスのための方法を開発しました。平均重複パッチの一連のDCTは、正規化された虹彩画像から取られ、係数の小さいサブセットはサブ機能ベクトルを形成するために使用されます。虹彩コードは、多くのそのようなサブ機能のシーケンスとして生成され、分類は加重ハミング距離メトリックを使用して行われる。...
ローカルガボールに基づいて顔認識機能 - Matlabのソースコードを。我々は、局所的な特徴に基づいて、生体顔認識システムを提案します。顔画像における有益な特徴の場所は私たちの顔の特徴を正確に検出に依存しない自動システムを与える、ガボールフィルタにより配置されています。 特徴位置は、通常、（高い情報内容との位置に配置されています顔の特徴など）、我々はガボール係数からなる特徴ベクトルを抽出し、これらの位置のそれぞれで。 この要件： このWindows 3.xの/ 95/98 / ME / NT /...
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