Iris Recognition Using Combined Morphological Operations and Hamming Distance Approach
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی چشم انداز های نو در مهندسی برق و کامپیوتر
- کد COI اختصاصی: NPECE01_101
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 616
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran
Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran
چکیده
Nowadays technology has salient progress and among this iris recognition attract many attention due to its importance in our life such as security. Even though, many investigation has been done in this field, but it deserves more. So, in this paper a new segmentation method is performed to segment an exact part of eyes. In order to apply this approach, after preprocessing step, at first, local entropy of grayscale image is utilized. Then, rough mask is created in order to segment the textures for the bottom texture and threshold the rescaled image. After that, for smoothing the edges process and closing all the open holes in the object, morphologically close image is employed, and selected a 9-by-9 neighborhood as it was also chosen by local entropy of grayscale image. Finally, for extracting the top and bottom texture, and calculating the texture image, local entropy of grayscale image is utilized, and using Otsu’s method forglobalizing image threshold. Hamming distance measure is applied in order to find similarity degree between two images. We use CASIA-Iris V3 database and our experimental result demonstrate high performance on this databaseکلیدواژه ها
iris, acquisition, segmentation, biometrics, morphological operatorsمقالات مرتبط جدید
- کاشت یون در نیمه رساناها: تاریخچه، فرایند، اثرات، کاربردها، چالش ها
- تخمین نفوذ مس در نوارهای لبه ای با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
- آینده ی تولید غذا با اینترنت اشیاء
- پیشرفتهای نوین در یکپارچه سازی فرآیند دوقطبی در فناوری های میکروالکترونیک
- آخرین پیشرفتها در فناوری کاشت یون در سیلیکون کاربید و گالیوم نیترید
اطلاعات بیشتر در مورد 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.