Enfoque de patrón binario local a la visión de la computadora. Un código fuente simple y efectivo para el reconocimiento de IRIS basado en el patrón binario local.
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Enfoque de patrón binario local a la visión de la computadora. Clasificación y resumen

Enfoque de patrón binario local a la visión de la computadora. Etiquetas

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Enfoque de patrón binario local a la visión de la computadora. Descripción

Un código fuente simple y efectivo para el reconocimiento de IRIS basado en el patrón binario local El operador del patrón binario (LBP) local se define como una medida de textura invariante de escala gris, derivada de una definición general de textura en un vecindario local. A través de sus extensiones recientes, el operador LBP se ha realizado en una medida realmente poderosa de la textura de la imagen, que muestra excelentes resultados en muchos estudios empíricos. El operador LBP se puede ver como un enfoque unificador para los modelos estadísticos y estructurales tradicionalmente divergentes de análisis de texturas. Quizás la propiedad más importante del operador LBP en aplicaciones del mundo real es su invariabilidad contra los cambios monotónicos de nivel gris. Otro igualmente importante es su simplicidad computacional, lo que hace posible analizar imágenes en entornos desafiantes en tiempo real. El método LBP y sus variantes ya se han utilizado en un gran número de aplicaciones en todo el mundo. El LBP es un kernel no paramétrico que resume la estructura espacial local de una imagen. Además, es invariante con transformaciones monótonas a escala gris, por lo que la representación de LBP puede ser menos sensible a los cambios en la iluminación. Esta es una propiedad muy interesante en el reconocimiento de Iris. La identificación personal con sede en Iris ha atraído mucha atención en los últimos años. Casi todos los algoritmos de reconocimiento de iris de vanguardia se basan en el clasificador estadístico y las características de la imagen locales, que son sensibles al ruido y difícilmente para ofrecer un rendimiento de reconocimiento perfecto. Hemos desarrollado un nuevo método de reconocimiento de iris, utilizando el histograma del patrón binario local para la representación y clasificación global de la textura del iris.

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