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Image Enhancement on Nonideal Iris Recognition.

机译:非理想虹膜识别的图像增强。

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摘要

Iris recognition algorithms have been seen increased development in the past years as an effective biometric. However, many of the existing solutions have difficulty processing nonideal iris images obtained from uncooperative environments (e.g. subject is unaware of capture). Image mosaicking techniques in computer vision can aggregate the information from multiple images, and create a composite final image containing more information than any of the individual images. In our research, we tried to use the mosaicking techniques to improve the partial and off angle iris recognition performance. The dissertation contains three parts: 1) preliminary partial iris image mosaicking and the evaluation; 2) gaze angle estimation for off angle iris recognition; 3) subregion selection and mosaicking for off angle iris recognition.
机译:在过去的几年中,虹膜识别算法已被视为一种有效的生物特征识别技术,其发展得到了发展。但是,许多现有解决方案都难以处理从不合作的环境中获得的非理想虹膜图像(例如,对象没有意识到被捕获)。计算机视觉中的图像镶嵌技术可以聚合来自多个图像的信息,并创建包含比任何单个图像更多的信息的合成最终图像。在我们的研究中,我们尝试使用镶嵌技术来改善部分和偏角虹膜识别性能。论文分为三个部分:1)初步的局部虹膜图像镶嵌与评价; 2)凝视角度估计,用于斜角虹膜识别; 3)用于偏角虹膜识别的子区域选择和镶嵌。

著录项

  • 作者

    Yang, Tao.;

  • 作者单位

    Clarkson University.;

  • 授予单位 Clarkson University.;
  • 学科 Computer science.;Computer engineering.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2014
  • 页码 90 p.
  • 总页数 90
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:53:30

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