Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân đoạn mống mắt sử dụng vị trí đồng tử, tuyến tính hóa và tái tạo ranh giới limbus trong các môi trường thông minh
Tóm tắt
Sự tiến bộ trong cảm biến và công nghệ, một mặt, cùng với các kỹ thuật nhận diện, mặt khác, đã làm cho mống mắt trở thành một ứng viên hàng đầu cho việc sử dụng sinh trắc học. Tuy nhiên, việc phát hiện và phân đoạn mống mắt vẫn còn thiếu sót. Chúng tôi đề xuất một kỹ thuật phân đoạn mống mắt mới sử dụng vị trí đồng tử, tuyến tính hóa, và tái tạo ranh giới limbus, và trình bày tính khả thi cũng như những lợi thế so sánh của nó so với các phương pháp hiện có.
Từ khóa
#mống mắt #phân đoạn #sinh trắc học #công nghệ cảm biến #định vị đồng tửTài liệu tham khảo
Basit A, Javed MY, Masood S (2008) Non-circular pupil localization in iris images. In: International conference on emerging technologies, pp 228–231
Belcher C, Yingzi Du (2007) Feature information based quality measure for iris recognition. In: Proceedings of IEEE international conference on systems, man, and cybernetics, pp 3339–3345
Daugman J (2004) How iris recognition works. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 14(1):21–30
Daugman J (2007) New methods in iris recognition. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 37(5):1167–1175
Fernandez-Saavedra B, Liu-Jimenez J, Sanchez-Avila C (2007) Quality measurements for iris images in biometrics. In: EUROCON, 2007 international conference on “computer as a tool”, pp 759–764
He Z, Tan T, Sun Z, Qiu X (2009) Toward accurate and fast iris segmentation for iris biometrics. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 31(9):1670–1684
ISO/IEC 19794-6:2005. Information technology. Biometric Data Interchange Formats. Iris Image Data. http://webstore.iec.ch/preview/info_isoiec19794-6%7Bed1.0%7Den.pdf. Accessed 4 Nov 2010
Jinyu Zuo, Schmid NA (2008) An automatic algorithm for evaluating the precision of iris segmentation, biometrics: theory, applications and systems, 2008. In: 2nd international conference on BTAS 2008, pp 1–6
Li P, Liu X (2008) An incremental method for accurate iris segmentation. In: International conference on pattern recognition, pp 1–4
Lili Pan, Mei Xie (2007) The algorithm of iris image quality evaluation, communications, circuits and systems, 2007. In: International conference on ICCCAS 2007, pp 616–619
Matey RJ, Naroditsky O, Hanna K, Kolczynski R, Loiacono DJ, Mangru S, Tinker M, Zappia TM, Zhao WY (2006) Iris on the move: acquisition of images for iris recognition in less constrained environments. Proc IEEE 94(11):1936–1947
Nguyen VH, Hakil K (2008) A novel circle detection method for iris segmentation. Congr Image Signal Process 3:620–624
Poh N, Wong R, Kittler J, Roli F (2009) Challenges and research directions for adaptive biometric recognition systems. In: Tistarelli M, Nixon MS (eds) Proceedings of ICB 2009 Alghero, Italy. LNCS, vol 5558. Springer, Berlin, pp 753–764
Proenca H, Alexandre LA (2007) The NICE.I: noisy iris challenge evaluation—part I. In: Proceedings of the first IEEE international conference on biometrics: theory, applications, and systems (BTAS 2007), Crystal City, VA, pp 1–4
Proença H, Filipe S, Santos R, Oliveira J, Alexandre LA (2010) The UBIRIS.v2: a database of visible wavelength iris images captured on-the-move and at-a-distance. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 32(8):1529–1535
Taubin G (1991) Estimation of planar curves, surfaces and nonplanar space curves defined by implicit equations, with applications to edge and range image segmentation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 13:1115–1138
Viola P, Jones M (2001) Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit 1:511–518
Wildes R (1997) Iris recognition: an emerging biometric technology. Proc IEEE 85(9):1348–1363
Yahya AE, Nordin MJ (2008) A new technology for iris localization in iris recognition systems. Inf Technol J 7:924–929