基于机器学习的虹膜识别系统设计设计的虹膜识别系统流程图如图 1 所示,在图像的预处理过程中主要包括虹膜定位虹膜区域提取、虹膜区域极坐标变换和归一化处理。最后采用SVM识别方法实现虹膜识别。图1 虹膜识别系统流程图虹膜识别主要包括虹膜定位虹膜裁剪、极坐标变换、归一化、HOG特征提取、虹膜识别六个主要步骤。本系统采用MATLAB作为开发工具实现图 2 虹膜识别系统设计图1.虹膜定位 1.1霍夫变换
本发明涉及一种使用生物测定数据的用户鉴别方法,特别涉及一种人脸识别和虹膜识别的多模态身份识别方法。背景技术:人脸识别和虹膜识别均为非接触式生物识别方式,虹膜识别具有高精度、虹膜纹理终身不变的优点;但虹膜识别对图像质量要求高,同时虹膜尺寸较小,要拍摄高质量的虹膜图像对用户姿态和使用距离均有一定限制。人脸识别则在用户姿态与使用距离方面限制较低,但人脸识别精度较低,人脸图像相较于虹膜纹理也不够稳定。技术
来自中国科学院自动化研究所的孙哲南教授讲解了虹膜识别中的传感器,算法和应用。本文所有资料来自于孙老师的PPT。本文记录不完整,一些信息可能有误,详细准确信息请参考孙老师的PPT或者直接联系孙老师本尊。 文章目录什么是iris虹膜UK 评估了大部分的生物特征,IRIS很不错应用Basic Modules of IR SystemIris image acquisition最近的进展Lig
转载 2024-05-14 13:21:33
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该篇介绍如何对一个虹膜眼睛中心进行定位识别,这里以我做的一种方法写一下,当然还有很多其他更好的方法,仅做参考下。正常情况下,一副拍好的虹膜图像如下所示(当然有的可能不一样,大概相同): 从图上可以看出,要想定位出图中眼睛的中心还有一些问题,研究方法也有很多种,我采用的是基于人眼特征和基于棱阔的hough变换检测来做的。简单来说,根据图的特征,我们会发现人眼虹膜图的灰度值呈现一定的变化,了
           生物识别技术:指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等!       人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分,其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。虹膜
形态学通常表示生物学的一个分支,研究动植物的形态和结构。图像中的形态学是数学形态学。简单来讲就是基于形状的一系列图像处理操作。
原创 2021-07-05 18:27:27
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OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下,我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。可以在此处获取有关 OpenCV 的更多信息 ( https://opencv.org/)除了 OpenCV,我们将使用 MediaPipe 库。MediaPipeMediaPipe是一个主要用于构建音频、视频或任何时间序列数据的框架。在 MediaPipe
从iPhone5S开始,苹果系列手机除了外观不断变化外,最大卖点莫过于指纹解锁了。iPad则从mini 3开始引入指纹解锁功能,成为其核心卖点。不过恐怕指纹解锁帮不了苹果多久,因为比指纹安全1万倍的虹膜识别技术已经成熟,并且正在与智能手机紧密结合起来。2015年即将成虹膜手机元年愚人节前夕,三星宣布正在和SRI Internal(Siri背后的技术公司)合作研发一款内置眼球扫描仪的平板电脑,基于虹
突如其来的新冠肺炎疫情,让人脸识别(Face ID)技术遭遇尴尬,因为一旦用户戴上口罩,就难以实现人脸解锁。近日,有消息表示苹果公司iOS系统的更新版将推出一个重要功能,就是“戴口罩也可使用Face ID”。对此,国内有科技厂商也表示,虹膜识别可作为替代方案,实现戴着口罩能解锁手机。比人脸和指纹更难伪造戴口罩进行人脸识别解锁手机,技术上要解决这个问题并不容易。“口罩遮住了部分人脸,人脸识别面临先天
mean shift基本原理:给定d维空间 Rd中的n个样本点 xi,i=1,2,...,n,在 x点的mean shift向量的基本形式定义为:  Mh(x)=1k∑xi∈Sk(xi−x) 其中, Sh是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y点的集合,  Sh(x)={y:(y−x)T(y−x)≤h2} k表示在这n个样本点&nbs
转眼间,三星S8/S8+国行版已经在国内销售了两周的时间了,相信很多消费者都已经使用了一段三星S8/S8+国行版手机,大家也一定被其超高屏占比的全视曲面屏震撼到了,强大的配置和性能也带来了不俗的体验。另外,三星S8/S8+还带来了很多酷炫的黑科技,比如虹膜识别就是非常使用的一项技术,方便了日常手机的使用,也非常受到用户的欢迎。看到三星S8的虹膜识别技术,很容易让我们联想到一些好莱坞大片中的场景,通
一、预期目标如下图,要识别图中的国旗,然后框选出来,并且返回国旗的中心位置,效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地,命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py,与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h> #i
转载 2023-10-16 01:23:43
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //该函数用来验证是否是我们想要的区域,车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形,我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
转载 2024-04-16 14:33:10
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最近,三星Note 9和S10的详细信息已经被网友在网上曝光了,关于三星这两款旗舰手机的解锁方式,肯定是用的指纹解锁和虹膜解锁的,在目前主流的三种解锁方式中,虹膜解锁一直是所三星独有的。指纹解锁是目前绝大多数手机上搭载的解锁方式,解锁错误率在五万分之一,由于指纹识别模块具有成本低,安全性较高的有点,得到了广泛的应用。但从目前的趋势来看,指纹解锁最终还是会被后两种解锁方式所取代。虹膜识别是三星一项引
膨胀、腐蚀、开、闭运算是形态学操作中最基本的操作形态学操作一般针对于 二值化图像。腐蚀:在核区域内,选择最小像素值为当前像素值,和最小值滤波类似、不同点:腐蚀的核形状可以是圆形、矩形和十字形等等。腐蚀从图像变化上来看:就是黑吃白(因为选择的是最小值像素值)。膨胀:在核区域内,选择最大像素值为当前像素值,和最大值滤波类似;不同点:同上,膨胀从图像变化上来看:白吃黑(因选最大像素值)。开运算
opencv是一个很强大的机器视觉库,利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日,我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9,附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体,都是蓝色的,我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围,我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
 当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的,而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的,视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
目录一、说明二、虹膜识别工程结构1. OsiCircle类2. OsiStringUtils类3. OsiManager类4. OsiEye类5. OsiProcessings类三、虹膜识别运行代码1. loadConfiguration模块2. showConfiguration模块3. run模块四、后续一、说明本文主要介绍基于C++和Opencv2的虹膜识别代码,使用的虹膜识别工程见:基于C
关于 Iris IDIris ID 是生物虹膜识别技术的领先供应商,开发、生产和销售世界上最快、最方便、最准确的基于虹膜的生物识别解决方案,用于访问控制、身份验证和考勤。Iris ID 平台在全球许多市场中被使用,包括政府、交通、医疗保健、移民、金融和国民身份信息。CodeSonar 解决方案CodeSonar – 将静态应用程序安全测试无缝集成到 DevSecOps 流程中,分析源代码和二进制代
随着人脸识别技术发展,尤其是在部分算法平台对外开放算法之后,人脸识别的应用门槛极大降低。但是从算法,到真正可落地的产品,还有很长一段路要走。在完整的应用开发中,不仅需要考虑底层算法的运行逻辑,也需要上层业务逻辑完整自洽。而这个从0到1的过程,往往会让大部分中下企业及开发者,在项目商用化落地过程中无从下手。最近,我尝试了一款开源的人脸识别应用套件ArcFaceGo。基于该套件,可以快速
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