Low Computational Iris-Erkennung basierend auf dem durchschnittlichen Durchschnittsfilter

Führen Sie die IRIS-Erkennung aus, basierend auf einem 1D-Verschiebungsdurchschnittsfilter.
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Low Computational Iris-Erkennung basierend auf dem durchschnittlichen Durchschnittsfilter Ranking & Zusammenfassung

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  • Lizenz:
  • Free
  • Name des Herausgebers:
  • Luigi Rosa
  • Website des Verlags:
  • http://www.advancedsourcecode.com/
  • Betriebssysteme:
  • Windows 2003, Windows Me, Windows 98, Windows 95, Windows 3.x, Windows 2000, Windows Vista, Windows NT, Windows XP, Windows Server 2008
  • Dateigröße:
  • 53.4K

Low Computational Iris-Erkennung basierend auf dem durchschnittlichen Durchschnittsfilter Stichworte


Low Computational Iris-Erkennung basierend auf dem durchschnittlichen Durchschnittsfilter Beschreibung

Ein sich bewegender Durchschnittsfilter beträgt durchschnittlich eine Anzahl von Eingangsabtastwerten und erzeugt eine einzige Ausgangsprobe. Diese Mittelungsaktion entfernt die im Signal vorhandenen Hochfrequenzkomponenten. Durch das Verschieben von Durchschnittsfiltern werden normalerweise als Tiefpassfilter verwendet. Bei rekursivem Filteralgorithmus werden auch frühere Ausgangsabtastungen zur Mittelung genommen. Dies ist der Grund, warum es eine Impuls-Antwort ist, erstreckt sich bis unendlich. Wir haben einen niedrigen Rechenansatz für die Iris-Anerkennung entwickelt, basierend auf einem 1D-Verschiebungsdurchschnittsfilter. Eine einfache Mittelung wird verwendet, um die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren, und eine deutliche Verbesserung der Recheneffizienz kann erreicht werden, wenn wir die Berechnung des Mittelwerts auf rekursive Weise durchführen.


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