175

Ko‘zning rangdor pardasini tanib olish tizimida tasvirlarga dastlabki qayta ishlov berish, ayniqsa ko‘zning rangdor pardasini ajratib olish masalasi muhim rol o‘ynaydi. Rangdor pardani ajratib olish esa uning tashqi va ichki chegaralarini hamda qorachiqning pastki va yuqori chegaralarini topishni o‘z ichiga oladi. Ushbu maqolada biz teksturani segmentlashga asoslangan rangdor pardani ajratib olish algoritmini taklif etamiz. Ishda taklif etilgan algoritmning ishonchliligi va samaradorligini ko‘rsatuvchi tajriba natijalari keltirilgan

  • Ссылка в интернете
  • DOI
  • Дата создание в систему UzSCI17-12-2019
  • Количество прочтений171
  • Дата публикации28-02-2017
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы53-58
Русский

В системе распознавания радужной оболочки глаза, предварительная обработка, особенно локализация радужной оболочки глаза, играет очень важную роль. Скорость и производительность системи распознования радужной оболочки глаза имеет решающее значение и в значительной степени ограничено результатами локализации радужной оболочки. Локализация радужной оболочки включает в себя нахождение границ радужной оболочки (внутренние и внешние) и веки (нижний и верхний) глаза. В этой статье мы предлагаем алгоритм локализации радужной оболочки, основанный на сегментации текстуры. Обширные экспериментальные результаты показывают, что алгоритм имеет удовлетворяющую производительность и хорошую надежность.

Ўзбек

Ko‘zning rangdor pardasini tanib olish tizimida tasvirlarga dastlabki qayta ishlov berish, ayniqsa ko‘zning rangdor pardasini ajratib olish masalasi muhim rol o‘ynaydi. Rangdor pardani ajratib olish esa uning tashqi va ichki chegaralarini hamda qorachiqning pastki va yuqori chegaralarini topishni o‘z ichiga oladi. Ushbu maqolada biz teksturani segmentlashga asoslangan rangdor pardani ajratib olish algoritmini taklif etamiz. Ishda taklif etilgan algoritmning ishonchliligi va samaradorligini ko‘rsatuvchi tajriba natijalari keltirilgan

English

t. In an iris recognition system, preprocessing, especially iris localization plays a very important role. The speed and performance of an iris recognition system is crucial and it is limited by the results of iris localization to a great extent. Iris localization includes finding the iris boundaries (inner and outer) and the eyelids (lower and upper). In this paper, we propose an iris localization algorithm based on texture segmentation. Extensive experimental results show that the algorithm has satisfying performance and good robustness

№ Имя автора Должность Наименование организации
№ Название ссылки
1 1. Юсупов О.Р. Биометрические системы идентификации личности по радужной оболочке глаза // Научный вестник СамГУ. –Самарканд. - 2016, №1(95). – С. 61-67.
2 2. Bae K., Noh S., Kim J. Iris feature extraction using independent component analysis //Proceedings of the 4-th International Conference on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication. –2003. – P. 838-844.
3 3. A.K.Jain, R.M.Bolle and S.Pankanti, Eds., Biometrics: Personal Identification in a Networked Society. - Norwell, MA: Kluwer,1999.
4 4. Daugman J. High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993. Vol. 15, No.11. - Р.1148-1161.
5 5. Daugman J. Statistical Richness of Visual Phase Information: Update on Recognizing Persons by Iris Patterns // International Journal of Computer Vision. – 2001. - Vol.45(1). – P. 25-38.
6 6. Wildes R. , Asmuth J., et al. A Machine-vision System for Iris Recognition // Machine Vision and Applications. – 1996. - Vol.9. - P.1-8.
7 7. Wildes R. . Iris Recognition: An Emerging Biometric Technology // Proceedings of the IEEE. – 1997,- Vol.85, - Р.1348-1363.
8 8. Wang Y., Han J. Q. Iris recognition using independent component analysis //Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics. – 2005. – Vol. 7. – P. .4487-4492.
В ожидании