لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت تشخيص عنبيه با استفاده از خصايص wavelet توجه فرمایید.

1-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه دانلود پاورپوینت تشخيص عنبيه با استفاده از خصايص wavelet قرار داده شده است 2-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید 3-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی 12 ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد 4-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد 5-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار نخواهند گرفت

اسلاید ۱ :

Biometric Features

Øبراي تشخيص هر فرد مي توان از روش هاي زير استفاده نمود.

  • چهره
  • اثر انگشت
  • دست خط
  • صدا

برخي از اينها ممكن است در طول زندگي تغيير كنند.

اسلاید ۲ :

عنبيه

üيك عضو داخلي كه از خارج قابل رويت است.

üداراي ويژگي هاي منحصر به فرد براي هر شخص است.

üاثر باقي مانده در طول حيات يك شخص است كه تغيير نمي‌كند

üبرخلاف اثر انگشت، خصايص عنبيه بسيار دقيق و نامرتب است

اسلاید ۳ :

پيشنهاد سيستمهاي تشخيص عنبيه

ØDaugman (1993)

lFirst and most well-known

ØWildes (1996)

ØBoles (1998)

ØMa (2004)

ØKim & Cho & Choi (2004)

Iris Recognition Using Wavelet Features

اسلاید ۴ :

جداسازي عنبيه

üابتدا بايستي عنبيه از بقيه تصوير جدا شود

üراه آسان : پيدا كردن دواير با استفاده از تشخيص لبه

lEarly Daugman systems.

lMa et al.

üكمي پيچيده تر :  بدست آوردن محدوده بين بالا و پائين پلك

lDaugman’s later systems

lWildes

اسلاید ۵ :

جداسازي عنبيه

بهترين روش : پيدا كردن و جداسازي ابروها و مژه‌ها

Ø

lKong and Zhang, 2003

lDaugman

اسلاید ۶ :

پيش پردازش

اسلاید ۷ :

?گام بعدي نمونه برداري عنبيه به صورت مستطيل شكل براي نرمال كردن

?امكان پيش پردازش  براي ارتقاء كيفيت  تصوير

 

اسلاید ۸ :

استخراج خصیصه و تطبیق دادن

ØDaugman

lچندین روش موفقیت آمیزی کاربردی در اینجا وجود دارد 

lپروژه تصاویر بر اساس بانک دو بعدی Gabor Wavelets

lدادن علامت هایی براساس نتایج واقعی و فرضی و کدگذاری در بردارهای باینری ۲۰۴۸ بیتی

lتطبیق کردن با استفاده از Hamming Distance انجام می شود.

ØWildes

lایجاد یک هرم از تصاویر فیلتر شده ضعیف در مقیاسهای متفاوت.

lمنحرف کردن عنبیه به تصویر تطبیقی برای مقایسه.

lاستفاده از روابط نرمال شده برای پیدا کردن پیکسلهایی شبیه به عنبیه

اسلاید ۹ :

استخراج خصیصه و تطبیق دادن

ØBoles

lتجزیه شدن عنبیه براساس مجموعه یک بعدی از شدت سیگنالها

lبکار بردن موج کوچک جهت تغییر شکل دادن

lاستخراج نقاط تقاطعی صفر در مقیاسهای مختلف.

lمقایسه موقعیت هایی از نقاط تقاطعی صفر برای تطبیق عنبیه.

اسلاید ۱۰ :

روش (شيوه)

Øاین پروژه اجرای یک تکنیک توصیف شده در ” کارایی تشخیص عنبیه توسط مشخص کردن تغییرات کلید محلی “

Øتراکنش IEEE براساس پردازش تصویر

گرفتن تصویر و استخراج

lپایگاه داده تصویر عنبیه CASIA استفاده شده است.

l108 موضوع مجزا, برگرفته از ۲ بخش

lبخش ۱: ۳ تصویر در هر موضوع

lبخش ۲: ۴ تصویر در هر موضوع