Approche de modèle binaire local de la vision informatique Un code source simple et efficace pour la reconnaissance des iris basée sur le motif binaire local.
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Approche de modèle binaire local de la vision informatique Classement & Résumé

Approche de modèle binaire local de la vision informatique Mots clés

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Approche de modèle binaire local de la vision informatique La description

Un code source simple et efficace pour la reconnaissance des iris basée sur le motif binaire local L'opérateur de modèle binaire local (LBP) est défini comme une mesure de texture invariante à l'échelle grise, dérivé d'une définition générale de la texture dans un quartier local. Grâce à ses extensions récentes, l'opérateur LBP a été transformé en une mesure très puissante de la texture d'image, montrant d'excellents résultats dans de nombreuses études empiriques. L'opérateur LBP peut être considéré comme une approche unificatrice des modèles statistiques et structurels traditionnellement divergents d'analyse de texture. Peut-être que la propriété la plus importante de l'opérateur LBP dans les applications du monde réel est son invariance contre les changements de niveau gris monotonique. Une autre importance tout aussi importante est sa simplicité informatique, ce qui permet d'analyser des images dans des paramètres de temps réel difficiles. La méthode LBP et ses variantes ont déjà été utilisées dans un grand nombre d'applications dans le monde entier. Le LBP est un noyau non paramétrique qui résume la structure spatiale locale d'une image. De plus, il est invariant des transformations monotones à l'échelle grise, la représentation de la LBP peut donc être moins sensible aux changements d'éclairage. C'est une propriété très intéressante dans la reconnaissance des iris. L'identification personnelle basée sur les iris a attiré beaucoup d'attention ces dernières années. Presque tous les algorithmes de reconnaissance d'iris à la pointe de la technologie sont basés sur un classificateur statistique et des caractéristiques d'image locales, qui sont sensibles au bruit et à peine offrir des performances de reconnaissance parfaite. Nous avons développé une nouvelle méthode de reconnaissance d'iris, en utilisant l'histogramme du modèle binaire local pour la représentation et la classification de la texture d'iris mondiaux.

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