پاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک

توجه : این پروژه به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک دارای ۳۳ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت پاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

---

لطفا به نکات زیر در هنگام خرید

دانلودپاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک

توجه فرمایید.

۱-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه 

دانلودپاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک

قرار داده شده است

۲-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید

۳-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی ۱۲ ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد

۴-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

۵-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار داده نشده است

---

بخشی از متن پاورپوینت کامل تشخیص عنبیه با بهره‌گیری از ویژگی‌های موجک (Wavelet) در سیستم‌های بیومتریک :

اسلاید ۱ :

Biometric Features

برای تشخیص هر فرد می توان از روش های زیر استفاده نمود.

• چهره
• اثر انگشت
• دست خط
• صدا

برخی از اینها ممکن است در طول زندگی تغییر کنند.

اسلاید ۲ :

عنبیه

üیک عضو داخلی که از خارج قابل رویت است.

üدارای ویژگی های منحصر به فرد برای هر شخص است.

üاثر باقی مانده در طول حیات یک شخص است که تغییر نمی‌کند

üبرخلاف اثر انگشت، خصایص عنبیه بسیار دقیق و نامرتب است

اسلاید ۳ :

پیشنهاد سیستمهای تشخیص عنبیه

Daugman (1993)

lFirst and most well-known

Wildes (1996)

Boles (1998)

Ma (2004)

Kim & Cho & Choi (2004)

Iris Recognition Using Wavelet Features

اسلاید ۴ :

جداسازی عنبیه

üابتدا بایستی عنبیه از بقیه تصویر جدا شود

üراه آسان : پیدا کردن دوایر با استفاده از تشخیص لبه

lEarly Daugman systems.

lMa et al.

üکمی پیچیده تر :  بدست آوردن محدوده بین بالا و پائین پلک

lDaugman’s later systems

lWildes

اسلاید ۵ :

جداسازی عنبیه

بهترین روش : پیدا کردن و جداسازی ابروها و مژه‌ها

lKong and Zhang, 2003

lDaugman

اسلاید ۶ :

پیش پردازش

گام بعدی نمونه برداری عنبیه به صورت مستطیل شکل برای نرمال کردن

امکان پیش پردازش  برای ارتقاء کیفیت  تصویر

اسلاید ۷ :

استخراج خصیصه و تطبیق دادن

Daugman

lچندین روش موفقیت آمیزی کاربردی در اینجا وجود دارد 

lپروژه تصاویر بر اساس بانک دو بعدی Gabor Wavelets

lدادن علامت هایی براساس نتایج واقعی و فرضی و کدگذاری در بردارهای باینری ۲۰۴۸ بیتی

lتطبیق کردن با استفاده از Hamming Distance انجام می شود.

Wildes

lایجاد یک هرم از تصاویر فیلتر شده ضعیف در مقیاسهای متفاوت.

lمنحرف کردن عنبیه به تصویر تطبیقی برای مقایسه.

lاستفاده از روابط نرمال شده برای پیدا کردن پیکسلهایی شبیه به عنبیه

اسلاید ۸ :

استخراج خصیصه و تطبیق دادن

Boles

lتجزیه شدن عنبیه براساس مجموعه یک بعدی از شدت سیگنالها

lبکار بردن موج کوچک جهت تغییر شکل دادن

lاستخراج نقاط تقاطعی صفر در مقیاسهای مختلف.

lمقایسه موقعیت هایی از نقاط تقاطعی صفر برای تطبیق عنبیه.

اسلاید ۹ :

روش (شیوه)

این پروژه اجرای یک تکنیک توصیف شده در ” کارایی تشخیص عنبیه توسط مشخص کردن تغییرات کلید محلی “

تراکنش IEEE براساس پردازش تصویر

گرفتن تصویر و استخراج

lپایگاه داده تصویر عنبیه CASIA استفاده شده است.

l108 موضوع مجزا, برگرفته از ۲ بخش

lبخش ۱: ۳ تصویر در هر موضوع

lبخش ۲: ۴ تصویر در هر موضوع

اسلاید ۱۰ :

گرفتن تصویر و استخراج

تمام تصاویر فعال استفاده شده: ۲۱۶

تصاویری که توسط دست انتخاب شده اند تا به حداقل شرایط زیر برسد:

lتیره کردن 

lابرو/ انسداد مژه    

”به سرعت حرکت دادن” براساس حرکت سریع