Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Improvement of Iris Image Authentication using Moment Based Features.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Iman Abduljabbar Saad and Loay Edwar George
ISBN: 9783330046986
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 176
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 39429 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 169539
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The iris structure offers many properties like stability,uniqueness, easy measurement and high recognition rate, which make the iris authentication so accurate. In this book, an iris verification system is proposed using local textural features to achieve high authentication accuracy, so, two different sets of textural features have been suggested to represent the iris texture attributes; they depend on the spatial variation of the intensity.The introduced features sets are: (i) Spatial Distribution of the Local Average for First Gradient Density (SDLAFGD), and (ii) Spatial Distribution of the Local Average for Second Gradient Density (SDLASGD). As well, this work focuses on the selection of proper features to distinguish between individuals. The weighted Euclidean distance measure was used to make the similarity matching decision. The system was tested using public databases CASIA v1.0 and CASIA v4.0.
Ключевые слова: Authentication, Biometric, GRADIENT, Pattern recognition