虹膜识别OSIRIS

针对单生物特征识别的不足,提出了利用手背静脉和虹膜融合来实现身份识别。在身份识别过程中,对手背静脉图像和虹膜图像进行预处理,然后对图像进行小波变换提取手背静脉纹理特征和虹膜特征。将手背静脉和虹膜的小波

目前的虹膜识别都是采用在图像上提取特征点,并将特征点编码为固定长度的特征数据用于匹配的方式。这种方式使虹膜识别系统易受攻击。为了进一步提高虹膜识别系统的安全性和识别速度,提出了一种基于灰度曲面匹配的虹

虹膜识别系统一般可由虹膜定位、图像预处理、虹膜特征提取和分类识别几 个部分组成。本文在总结目前虹膜识别技术研究进展的基础上，结合图像处理、 信号处理技术和模式识别技术就虹膜识别中的图像分割、特征提取和

在人眼自然张开状态下,虹膜遭受睫毛、眼睑和反射光斑不同程度地干扰而失去了部分信息,因此需要找出虹膜保留面积与虹膜识别率之间的对应关系,从而根据不同的识别率要求估计不同的人眼最小张开程度。利用相关系数识

虹膜识别系统作为热门研究项目之一，尤其在计算机课程设计中引起了学术界的广泛兴趣。本项目以MATLAB为基础，充分挖掘虹膜生物特征，成功开发了一套高性能的虹膜识别系统。通过深度学习和模式识别算法的结合，

随着图像识别技术的不断发展,人脸识别系统对虹膜识别滤光片的要求不断提高,光在大角度入射时,光谱偏移量往往较大而导致识别失败,因此急需一种低角度效应良好的带通滤光片。利用光谱拆分原理设计了一种大角度、小

虹膜:车辆安全监控系统 项目描述 根据疾病预防控制中心(CDC)的数据,每年全世界有135万人在道路上丧生。 这些事故中有许多是由于酒后驾车,嗜睡,分心驾驶以及其他许多可预防的错误(例如系安全带)引起

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有

指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟,也正在被应用到更丰富的场景,逐渐改变我们生活的方方面面。但在大多使用场景中,很多人发现原来指纹可以复制,双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚......某种程

Osiris-GroupIndexer 该项目基于开发,为下属插件。 该项目为独占插件组,请尽量避免在同一个Osiris实例中同时运行该项目和其他插件。 当前上线的公共实例为: 产品特点 索引大量分组