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Iris localization using rough entropy and CSA: A soft computing approach

机译:使用粗糙熵和CSA的虹膜本地化:一种柔软的计算方法

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摘要

Identification of a person depends on the proper extraction of the iris region. Segmentation, being the first step in iris analysis, constitutes the most important phase in iris localization. Images are often captured in non-ideal conditions, and are incomplete with different kinds of associated uncertainties. Therefore, iris segmentation assumes paramount importance towards its subsequent localization and analysis. A novel soft-computing approach is proposed for the segmentation of iris based on rough entropy, with localization using circular sector analysis (CSA); thereby minimizing uncertainties.
机译:识别人取决于虹膜区域的适当提取。 分割是虹膜分析的第一步,构成了虹膜本地化中最重要的阶段。 通常在非理想条件下捕获图像,并且具有不同类型的相关不确定性的不完整。 因此,虹膜分割对其随后的本地化和分析表示至关重要。 提出了一种基于粗糙熵的虹膜分割的新型软计算方法,利用圆形部门分析(CSA)定位; 从而最大限度地减少不确定性。

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