Approccio al modello binario locale alla visione del computer Un codice sorgente semplice ed efficace per il riconoscimento IRIS in base al modello binario locale.
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Approccio al modello binario locale alla visione del computer Classifica e riepilogo

Approccio al modello binario locale alla visione del computer Tag

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Approccio al modello binario locale alla visione del computer Descrizione

Un codice sorgente semplice ed efficace per il riconoscimento dell'iride basato sul modello binario locale L'operatore locale del modello binario (LBP) è definito come una misura invariante invariante grigio, derivata da una definizione generale di consistenza in un quartiere locale. Attraverso le sue estensioni recenti, l'operatore LBP è stato realizzato in una misura davvero potente della trama dell'immagine, mostrando risultati eccellenti in molti studi empirici. L'operatore LBP può essere visto come un approccio unificante ai modelli statistici e strutturali tradizionalmente divergenti di analisi della consistenza. Forse la proprietà più importante dell'operatore LBP nelle applicazioni del mondo reale è la sua invarianza contro le modifiche a livello di grigio monotonico. Un altro ugualmente importante è la sua semplicità computazionale, il che consente di analizzare le immagini in contesti difficili in tempo reale. Il metodo LBP e le sue varianti sono già stati utilizzati in un gran numero di applicazioni in tutto il mondo. Il LBP è un kernel non parametrico che riassume la struttura spaziale locale di un'immagine. Inoltre, è invariante alle trasformazioni monotoniche in scala di grigi, quindi la rappresentazione del LBP può essere meno sensibile ai cambiamenti nell'illuminazione. Questa è una proprietà molto interessante nel riconoscimento dell'iride. L'identificazione personale basata su Iris ha attirato molta attenzione negli ultimi anni. Quasi tutti gli algoritmi di riconoscimento dell'iride all'avanguardia si basano su classificatore statistico e caratteristiche dell'immagine locale, che sono sensibili al rumore e difficilmente per fornire prestazioni di riconoscimento perfette. Abbiamo sviluppato un nuovo metodo di riconoscimento IRIS, utilizzando l'istogramma di schemi binari locali per la rappresentazione e la classificazione della trama IRIS globale.

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