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THE EFFICIENT DATA ACQUISITION, FEATURE EXTRACTION, DATA ANALYSIS (LEARNING), AND JUDGMENT (CLASSIFICATION) METHODS OF A PUPIL AND IRIS LACUNA FOR THE AUTOMATIC ANALYSIS OF IRIS LESIONS IMAGES

机译:虹膜病变图像自动分析的瞳孔和虹膜腔的有效数据采集,特征提取,数据分析(学习)和判断(分类)方法

摘要

The present invention relates to one kind for obtaining efficient pupil and iris lacuna data, extracts iris lacuna feature, analyzes (study) data, determine the data of (classification) automatically analyzes iris lesion image. More specifically, this method, which is effectively performed, automatically analyzes iris blank image, according to the present invention, including pupil data obtaining step, iris lacuna data acquisition step, iris lacuna characteristic extraction step, the step of data analyze (study) step, determine (classification). The present invention improve the analysis of performance automatic lesion by iris image pass through a small amount of data of relatively steadily, effectively classifying use feature data object as knowing the facts beforehand. ;The 2015 of copyright KIPO submissions
机译:本发明涉及一种用于获得有效的瞳孔和虹膜腔隙数据,提取虹膜腔隙特征,分析(研究)数据,确定(分类)的数据自动分析虹膜病变图像的类型。更具体地,根据本发明,有效地执行的该方法自动地分析虹膜空白图像,包括瞳孔数据获取步骤,虹膜凹腔数据获取步骤,虹膜凹腔特征提取步骤,数据分析(研究)步骤的步骤。 ,确定(分类)。本发明改进了通过虹膜图像通过相对稳定地通过少量数据的性能自动病变的分析,从而在事先知道事实的情况下有效地将使用特征数据对象分类。 ; 2015年版权KIPO提交文件

著录项

  • 公开/公告号KR20140141917A

    专利类型

  • 公开/公告日2014-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NAMKOONG YONGJOO;

    申请/专利号KR20130063265

  • 发明设计人 NAMKOONG YONGJOO;

    申请日2013-06-03

  • 分类号G06K9/46;G06K9/36;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 15:01:26

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