سال انتشار: 1389
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
کد COI مقاله: ICMVIP06_079
زبان مقاله: انگلیسیمشاهد این مقاله: 1,647
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 5 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:
مشخصات نویسندگان مقاله A Novel Iris Segmentation Method based on Balloon Active Contour
چکیده مقاله:
Image segmentation is a tool which is widely used in many applications related to image processing, and it comprises one of the most difficult steps of the process. This matter becomes more significant when we try to use the algorithms presented in complicated systems, such as the identity recognition systems. Different methods of image segmentation have been presented so far. In this article, a twostep algorithm has been proposed for iris segmentation. In the first step, a median filter has been applied to eliminate the noise, and in the next step, the modified active contour has been used for iris segmentation. The proposed algorithm was tested on the CASIA image data base and the obtained results showed that the proposed method has an acceptable accuracy.
کلیدواژه ها:
Iris recognition, segmentation, activecontour, biometrics
کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله
برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:https://civilica.com/doc/113512/
نحوه استناد به مقاله:
در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:Talebi, Seyyed Mohammad و Ayatollahi, Ahmad و Sadegh Moosavi, Seyyed Mohammad,1389,A Novel Iris Segmentation Method based on Balloon Active Contour,ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران,اصفهان,,,https://civilica.com/doc/113512
در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1389, Talebi, Seyyed Mohammad؛ Ahmad Ayatollahi و Seyyed Mohammad Sadegh Moosavi)
برای بار دوم به بعد: (1389, Talebi؛ Ayatollahi و Sadegh Moosavi)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود ممقالهقاله لینک شده اند :مدیریت اطلاعات پژوهشی
اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.
مقالات مرتبط جدید
- یک روش یادگیری عمیق ترکیبی به منظور تخمین سن بیولوژیکی مغز برای کمک به تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر MRI
- ارائه یک روش موثردردسته بندی نماهای اکوکاردیوگرافی بااستفاده از یادگیری انتقالی
- مطالعه اثر نویز گوسی و ضربه روی همجوشی ارتقا یافته به کمک سوپررزولوشن برروی تصاویر با فوکوس های چندگانه
- بازشناسی کلمات پویای مجزای زبان اشاره فارسی با استفاده از حسگر کینکت
- طبقه بندی بافت های تومور در تصاویر بافت شناسی سرطان استخوان با استفاده از PLS-LDA
مقالات فوق اخیرا در حوزه مرتبط با این مقاله به سیویلیکا افزوده شده اند.
به اشتراک گذاری این صفحه
اطلاعات بیشتر درباره COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.