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Iris image segmentation and sub-optimal images

机译:虹膜图像分割和次优图像

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摘要

Iris recognition is well developed and works well for optimal or near-optimal iris images. Dealing with sub-optimal images remains a challenge. Resolution, wavelength, occlusion and gaze are among the most important factors for sub-optimal images. In this paper, we explore the sensitivity of matching to these factors through analysis and numerical simulation, with particular emphasis on the segmentation portion of the processing chain.
机译:虹膜识别功能已得到很好的发展,并且对于最佳或接近最佳的虹膜图像效果很好。处理次优图像仍然是一个挑战。对于次优图像,分辨率,波长,遮挡和凝视是最重要的因素。在本文中,我们通过分析和数值模拟探索了匹配这些因素的敏感性,特别强调了加工链的细分部分。

著录项

  • 来源
    《Image and Vision Computing》 |2010年第2期|215-222|共8页
  • 作者单位

    Center for Biometric Signal Processing, ECE Department, Maury Hall, MS 14B, US Naval Academy, Annapolis, MD 21402-5025, USA;

    Center for Biometric Signal Processing, ECE Department, Maury Hall, MS 14B, US Naval Academy, Annapolis, MD 21402-5025, USA;

    Johns Hopkins Applied Physics Laboratory, MS 24-W211, 11100 Johns Hopkins Road, Laurel, MD 20723-6099, USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    biometric; iris recognition; iris segmentation;

    机译:生物识别虹膜识别;虹膜分割;

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