虹膜识别 定位 归一化 编码 匹配

可将彩色的图像转换成灰度图像，更改图像的尺寸

数据归一化方法和原理总结 matlab 中的归一化处理有三种方法 1. premnmx、postmnmx、tramnmx 2. restd、poststd、trastd 3. 自己编程 (1)线性函数

对具有良好匹配特性的归一化积相关算法中的相关求和-∑∑XY的并行算法进行了较为深入的探讨,设计了基于K元2立方体网络计算机的图像分块计算∑∑XY的并行算法.对于N×N的参考图像、M×M的实时图像和

从威尔逊主义的观点来看，可重归一化的理论被理解为在理论空间中的子流形，该子流形是在重归一化群演化下从特定的固定点发出的。 我们展示了这张照片如何精确地应用于他们的重力对偶。 我们研究了威尔逊作用满足的

在这里，将使用几乎唯一的实变量方法来重新检查x空间中无质量的费曼振幅的重新归一化。 我们通过分布的递归扩展来计算大量具体示例。 这使我们能够以几种循环顺序显示四点和两点函数的摄动展开。 为了处理内部顶

利用Hough变换，基于matlab，运用canny算子对图像进行轮廓处理，基于Hough变换的虹膜定位

几种虹膜定位方法的比较---很经典的文章

提出了一种基于非抽样轮廓波变换的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用非抽样轮廓波变换对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解，有效地表达了图像的高维奇异信息；然后，为了弥补基于像素的图像融合方法的不足

(1)虹膜定位过程中，采取了自适应定位虹膜内边缘的算法，对虹膜的定位 更加准确，同时提高了定位的速度。 (2)归一化的过程中，采用改进的Daugman橡皮纸模型，解决了虹膜的平移 和缩放问题；使用了能

图像的归一化函数，实现一幅二值图像的大小和尺度归一化。绝对能用