Moving Average Image Matlab

Código fonte avançado. Com. Clique aqui para baixar. A íris de cada olho é única. Não há duas íris iguais em seus detalhes matemáticos - mesmo entre gêmeos idênticos e trigêmeos ou entre os próprios olhos esquerdo e direito. Ao contrário da retina, no entanto, é claramente visível à distância, permitindo fácil aquisição de imagem sem intrusão. A íris permanece estável ao longo da vida, excluindo doenças raras ou trauma. Os padrões aleatórios da íris são o equivalente a um código de barras quothuman complexo, criado por uma malha emaranhada de tecido conjuntivo e outras características visíveis. O processo de reconhecimento da íris começa com a aquisição de imagens baseada em vídeo que localiza o olho e a íris. Os limites da pupila e da íris são definidos, a oclusão da pálpebra e a reflexão especular são descontadas e a qualidade da imagem é determinada para processamento. O padrão de íris é processado e codificado em uma gravação (ou quottemplatequot), que é armazenada e usada para reconhecimento quando uma íris viva é apresentada para comparação. A metade da informação no registro descreve digitalmente as características da íris, a outra metade do registro controla a comparação, eliminando a reflexão especular, a pálpebra das pálpebras, cílios, etc. Um sistema biométrico fornece identificação automática de um indivíduo com base em uma característica única Ou característica possuída pelo indivíduo. O reconhecimento de íris é considerado o sistema de identificação biométrica mais confiável e preciso disponível. A maioria dos sistemas comerciais de reconhecimento de íris usam algoritmos patenteados desenvolvidos pela Daugman e esses algoritmos são capazes de produzir taxas de reconhecimento perfeitas. No entanto, os resultados publicados geralmente foram produzidos em condições favoráveis, e não houve testes independentes da tecnologia. O sistema de reconhecimento da íris consiste em um sistema de segmentação automática que se baseia na transformação de Hough e é capaz de localizar a íris circular e a região da pupila, ocluindo pálpebras e cílios e reflexões. A região da íris extraída foi então normalizada em um bloco retangular com dimensões constantes para explicar inconsistências de imagem. Finalmente, os dados de fase dos filtros 1D Log-Gabor foram extraídos e quantificados em quatro níveis para codificar o padrão exclusivo da íris em um modelo biométrico bit-wise. A distância de Hamming foi empregada para a classificação de modelos de íris, e dois modelos foram encontrados para coincidir se um teste de independência estatística falhasse. O sistema executado com reconhecimento perfeito em um conjunto de 75 imagens de olho, no entanto, testes em outro conjunto de 624 imagens resultaram em falsas taxas de aceitação e falsas rejeições de 0,005 e 0,238, respectivamente. Portanto, o reconhecimento da íris é uma tecnologia biométrica confiável e precisa. Termos para indexação: íris, reconhecimento, verificação, gabor, reconhecimento visual, correspondência, verificação. Figura 1. Imagem de íris Um código-fonte simples e eficaz para reconhecimento de íris. Este código baseia-se na excelente implementação da Libor Maseks disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. Código Fonte MATLAB para um Sistema de Identificação Biométrica Baseado em Padrões Iris. A Escola de Ciências da Computação e Engenharia de Software, The University of Western Australia, 2003. Nossa implementação pode acelerar o processo de reconhecimento reduzindo o tempo de execução do programa de cerca de 94 (mais de 16 vezes mais rápido). Outras otimizações estão disponíveis mediante solicitação. Todos os testes foram realizados com o banco de dados de imagens Iris da CASIA disponível em cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Este é um arquivo de função muito bom disponível no Matlab Central File Exchange. Este arquivo de função é totalmente vetorizado e, portanto, muito rápido. Além disso, em comparação com a função que está sendo referida na resposta aioobes, esta função não usa a função accumarray, razão pela qual isso ainda é compatível com versões antigas do Matlab. Além disso, ele funciona para arrays de células, bem como matrizes numéricas. SOLUÇÃO. Você pode usar esta função em conjunto com a função incorporada de matlab, única. Occurancecount será uma matriz numérica com o mesmo tamanho do que o único (M) e os diferentes valores da matriz occurancecount corresponderão à contagem dos valores correspondentes (mesmo índice) em exclusivo (M). Respondeu 29 de setembro 11 às 10:37 isso seria perfeito porque estamos fazendo operação em matriz, e a resposta deve ser um único número respondido 27 de junho 13 às 15:37 Use nnz em vez de soma. Não há necessidade de chamada dupla para colapso de matrizes para vetores e provavelmente é mais rápido que a soma. Respondeu 31 de agosto às 21:08 respondido em 19 de agosto 14 às 13:48, você também pode adicionar um loop for para fazê-lo várias vezes apenas por diversão. Esta é uma resposta TERRÍVEL. Ndash Shai Ago 19 14 às 14:50 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc