 | コンピュータビジョンへの局所バイナリパターンアプローチ局所バイナリパターンに基づくIRIS認識のための簡単で効果的なソースコード。 |
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コンピュータビジョンへの局所バイナリパターンアプローチ ランキングとまとめ
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コンピュータビジョンへの局所バイナリパターンアプローチ 説明
ローカルバイナリパターンに基づくIRIS認識のためのシンプルで効果的なソースコード ローカルバイナリパターン（LBP）演算子は、地元の近隣のテクスチャの一般的な定義から導き出された、グレースケール不変のテクスチャメジャーとして定義されています。最近の拡張を通じて、LBPオペレータは画像テクスチャの本当に強力な尺度にされており、多くの実証的研究で優れた結果を示しています。 LBPオペレータは、テクスチャ分析の伝統的に発散的な統計的および構造モデルへの統一的なアプローチとして見ることができます。おそらく、現実世界のアプリケーションでのLBP業者の最も重要な財産は、単調グレーレベルの変化に対するその不変性です。もう1つも重要なことはその計算される単純さです。これにより、困難なリアルタイム設定で画像を分析することができます。 LBP法とその変種は、世界中の多数のアプリケーションですでに使用されています。 LBPは、画像の局所空間構造を要約する非パラメトリックカーネルである。さらに、単調グレースケールの変換に不変であるため、LBP表現は照明の変化に対して敏感ではありません。これは虹彩認識における非常に興味深い財産です。 IRISベースの個人的な識別は近年多くの注目を集めています。ほとんどすべての最先端のアイリス認識アルゴリズムは、雑音に敏感で、完全な認識性能を提供するのに耐えられない統計分類器およびローカル画像の特徴に基づいています。グローバルアイリステクスチャ表現と分類のための局所バイナリパターンのヒストグラムを用いて、新規アイリス認識方法を開発しました。
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